企业大模型应用三步走：从基础培训到智能体构建，收藏这篇循序渐进指南

原创 已于 2025-09-16 14:14:22 修改 · 843 阅读 · 18 ·
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#人工智能 #转行 #程序员 #大模型 #ai #产品经理 #学习

于 2025-09-16 14:14:17 首次发布

将大模型应用于企业运营，通常需要分三个阶段循序渐进地推进。

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第一阶段的核心是基础能力建设。企业会为员工开展AI办公应用培训，课程内容涵盖大模型基本原理、高效提示词（Prompt）撰写技巧，以及常用AI工具的操作方法。通过系统培训，员工能熟练掌握如豆包、DS等智能工具，完成日常工作中的文字创作、多语言翻译、文档概要等任务。

为满足数据安全需求，部分企业会选择内部私有化部署DS或通义千问等大模型供员工使用。

目前多数企业仍停留在这一初级阶段，若无法充分利用企业自有数据（包括IT系统数据和文档资料）实现业务流程自动化，大模型的应用效果将受到明显制约。

这些制约因素具体表现为：

  1. 数据预处理依赖人工操作，需反复整理上传
  2. 历史有效的提示词无法沉淀复用，导致重复劳动
  3. 复杂任务无法流程化执行，只能分步处理

引入智能体（Agent）技术可有效突破这些瓶颈，这也是部分先进企业开始基于大模型开发智能体的根本原因。

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企业首先会扩展大模型的使用领域，通过构建企业知识问答智能体，整合公司业务数据和规章制度等知识库，为员工提供即时精准的业务问题解答服务。

更高阶的应用在于实现大模型与企业IT系统的深度集成。此时数据流转不再依赖人工交互，而是通过程序自动对接IT系统：程序抓取数据→大模型处理→结果自动回写系统。这种模式不仅能显著扩展大模型的应用场景，更能推动企业业务流程的智能化升级。

第二、三阶段的智能体应用本质上是企业数据与大模型能力的深度融合，这才是释放大模型商业价值的正确路径。

部分领先企业也为员工提供智能体搭建的培训，使其掌握Coze、Dify等低代码开发工具，能够自主构建基础工作智能体。对于复杂场景的智能体开发，仍需专业技术团队或外部IT服务商提供解决方案。这种分层赋能策略，既提升了全员数字化能力，又保障了关键系统的实施质量。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。
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随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：
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人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

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大模型全套学习资料展示

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

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希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

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  • 从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！

  • 大量真实项目案例： 带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

02适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

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本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：
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04 视频和书籍PDF合集

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从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

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新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）
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05 行业报告+白皮书合集

收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！
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06 90+份面试题/经验

AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）图片
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07 deepseek部署包+技巧大全

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只展示部分资料

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NLP高频面试题（四十八）——大语言模型中的思维链（CoT）技术详解
WeLearnNLP
04-21 1490
思维链（Chain of Thought）技术的出现，为大型语言模型破解复杂推理任务开辟了一条新路。从最初在GPT-3上实验出惊人的效果，到如今融入GPT-4、Claude、Gemini等顶级模型的“思维”机制，CoT已经成为大模型能力版图中不可或缺的一部分。通过让模型模仿人类的逐步推理，我们显著提升了模型在数学、逻辑、常识等领域的表现，也让模型的决策过程更加透明、可监控。
教育AI架构设计：如何实现AB测试快速迭代？
AI天才研究院
07-25 1019
教育AI系统，无论是智能辅导、自动测评、个性化推荐还是自适应学习平台，其核心目标都是提升学习效果、优化学习体验、提高教学效率。然而，教育场景的复杂性、学习者的个体差异性、以及AI模型本身的不确定性，使得“一招鲜吃遍天”的情况几乎不存在。学习者差异：不同年龄、不同基础、不同学习风格的学生对同一教育AI功能的反应可能截然不同。场景复杂性：家庭学习、课堂辅助、课后复习等不同场景对AI系统的需求也不尽相同。AI模型迭代：算法模型在持续优化，新的特征、新的架构层出不穷，其实际效果需要验证。教学策略验证。
使用SQLBot实现Text-2-SQL本地部署教程
Kanen001的博客
09-01 3069
SQLBot是一款基于大模型和 RAG 的智能问数系统。开箱即用: 只需配置大模型和数据源即可开启问数之旅，通过大模型和 RAG 的结合来实现高质量的 text2sql；易于集成: 支持快速嵌入到第三方业务系统，也支持被 n8n、MaxKB、Dify、Coze 等 AI 应用开发平台集成调用，让各类应用快速拥有智能问数能力；安全可控: 提供基于工作空间的资源隔离机制，能够实现细粒度的数据权限控制。
SQLBot（ChatBI）：基于大语言模型和RAG的智能数据分析工具-全流程操作指南
09-06 2002
SQLBot 是一款基于大语言模型（Large Language Model，LLM）和 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）的智能问数系统。借助 SQLBot，用户可以实现数据的即问即答，快速提炼获取所需的数据信息及可视化图表，并且支持进一步开展智能分析。【数据源】用来管理各类数据连接信息，是后续的智能问数和数据分析中数据的来源。新建/填加数据源：点击右上角绿色按钮可新建数据源，支持多种类型；数据源搜索：顶部搜索框支持按名称关键字快速查找数据源；
极速掌握数据！基于大模型和 RAG 的智能问数系统 SQLBot 来了！
weixin_44626085的博客
08-27 828
SQLBot是一款基于大模型和RAG技术的智能数据库查询系统，具有开箱即用、易于集成和安全可控三大优势。用户只需简单配置即可快速部署，支持与多种AI平台集成，并提供细粒度的数据权限控制。安装仅需执行几条Docker命令或通过1Panel应用商店完成，默认访问地址为http://服务器IP:8000。该系统通过直观的UI界面简化数据查询流程，为企业和个人提供高效的智能问数体验。文末还推荐了DataEase、1Panel等同类型开源项目供用户参考。
一文搞懂AI大模型学习路线：核心知识点 + 实战路径全解析
Android_XG的博客
07-18 884
一文搞懂AI大模型学习路线：核心知识点 + 实战路径全解析
大模型中的token是什么？
金木AI
02-21 1万+
如果我们将这个句子分解成单词级别的token，那么包含的token有：“The”, “quick”, “brown”, “fox”, “jumps”, “over”, “the”, “lazy”, “dog”。例如，将单词"jumps"分解成"jump"和"s"，“walked"分解成"walk"和"ed”。大模型的token可以是单词级别的，也可以是子词级别的，甚至是字符级别的，具体取决于模型的设计和训练方式。大模型的"token"是指在自然语言处理（NLP）任务中，模型所使用的输入数据的最小单元。
【课程总结】day26：大模型应用开发之Prompt进阶使用
Deadwalk的专栏
08-21 1263
在上一章【课程总结】day25：大模型应用之Prompt的初步了解的学习中，我们了解了大模型上层开发中Prompt的基本流程。
鸿蒙开发零基础：从入门到精通
2501_93196080的博客
09-05 1218
摘要：本文为零基础学习者提供系统化的鸿蒙开发学习指南。从编程基础概念入手，分六个阶段循序渐进：环境搭建、ArkTS语言、UI开发、状态管理等核心技术学习；通过项目实战从简单应用到复杂系统开发；最后深入分布式应用、元服务等高级特性。指南强调实践导向，提供清晰学习路径、实用方法和精选资源，帮助学习者2-3个月掌握基础，6-8个月达到中级水平。随着鸿蒙生态发展，掌握该技能可从事应用开发、系统开发等多种职业方向，具有广阔发展前景。学习过程中保持耐心、坚持实践是关键。
从传统 OPAC 到智能检索：图书馆如何“无痛”接入 AI 能力？
最新发布
海棠AI实验室
11-17 1114
本文探讨如何在保留现有OPAC系统的基础上引入AI能力，实现渐进式智能升级。文章提出"旁路增强"方案：在OPAC外构建智能检索前台和中间层，通过自然语言交互界面、意图解析、策略选择等功能，既保留原有工作流程，又增加语义检索能力。实施路径分为三个阶段：首先建立自然语言检索入口和模板化引导；其次接入向量检索和RAG技术；最后逐步实现多语种支持。文章强调要避免激进改造，保留传统检索入口，并对学术内容回答保持审慎态度，通过渐进式优化提升用户体验。
Dify智能体：通用合同审查助手.yml
07-27
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一文读懂大模型（LLM）的 Token：Token 究竟是什么？一文看懂！
weixin_72959097的博客
07-11 1812
在大模型（LLM）的世界里，token 是一个基础且重要的概念。接下来，让我们一文读懂大模型中的 token 究竟是什么。
一起来聊聊大模型的token
一起来研究langchain和langchain-chatchat
05-24 6545
学习大模型的朋友肯定听说过大模型接口按token，自己编写代码的时候也经常看到token这个词，那它究竟是什么呢，我们一起来探究一下在大模型中，token不一定是一个完整的词。它可以是一个词、一部分词、字符甚至是标点符号。这取决于所使用的分词方法。子词分词方法（如 BPE 和 WordPiece）在现代 NLP 模型中非常常见，因为它们能够高效地处理各种语言现象，同时保持词汇表的紧凑性。
【写给小白的LLM】AI大模型中的 token 到底是个什么？
javatiange的博客
05-24 1064
本文介绍了AI大模型中的核心概念——Token。Token是文本处理的最小单位，相当于AI理解语言的"积木块"，可以是一个单词、标点符号或子词。文章解释了中英文Token的差异：中文1个Token约1-2个汉字，英文1个Token约0.75个单词。Token数量直接影响AI服务的计费（如ChatGPT按Token收费）和内容长度限制（如GPT-3.5最多支持4096 Tokens）。技术层面，Token通过分词算法转换，每个Token对应唯一ID和数学向量。文章还提供了优化Token使用
一文读懂大模型中的token
2401_85378759的博客
12-14 7774
学习大模型的朋友肯定听说过大模型接口按token，自己编写代码的时候也经常看到token这个词，那它究竟是什么呢，我们一起来探究一下在大模型中，token不一定是一个完整的词。它可以是一个词、一部分词、字符甚至是标点符号。这取决于所使用的分词方法。子词分词方法（如 BPE 和 WordPiece）在现代 NLP 模型中非常常见，因为它们能够高效地处理各种语言现象，同时保持词汇表的紧凑性。带有空格前缀（如Ġworld）和不带空格前缀（如world。
大模型中token名词解释
caoyongsheng的博客
08-22 3824
单值属性只有一个值，例如"北京"这个实体的"天气"属性只有一个值"晴"。多值属性可以有多个值，例如"北京"这个实体的"人口"属性有多个值"1,000,000"、"2,000,000"、"3,000,000"等等。显式属性是指在知识图谱中明确定义的属性，例如"北京"这个实体的"天气"属性。隐式属性是指在知识图谱中没有明确定义的属性，例如"北京"这个实体的"人口"属性。例如，"北京"这个实体有一个"天气"属性，"天气"这个属性是一个关系，它将"北京"这个实体和"晴"这个实体连接起来。
一文搞懂Transformer的位置编码
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xian0710830114的专栏
10-08 2万+
本文介绍Transformer的位置编码，有图有表有推导，看不懂你打我！！！在Transformer出现以前，NLP任务大多是以RNN、LSTM为代表的循环处理方式，即一个token一个token的输入到模型当中。这种设计存在天生的缺陷。为了解决这些缺陷，Transformer把token的顺序信号加到词向量上帮助模型学习这些信息，这就位置编码（Positional Encoding）。接下来的内容不会涉及Self-Attention等牛逼的创新设计，只讨论位置编码，希望对大家有所帮助。
一文搞懂Transformer中的位置编码Positional Encoding
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大模型语义分析之嵌入(Embedding)模型
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