质量管理领域的Agent协作平台:智能协作,打造卓越品质的全面质量管理体系

手把手实战:快速构建合同智能审查Agent 配置“模型供应商”,选择 “OpenAI-API-compatible”,输入申请到的 “API Key” 和 “URL” 后点击“保存”,如下图示例完成 “AlayaNew/DeepSeek-R1。至此,我们完成了合同智能审核Agent的构建,我们也可以在Dify中把这个智能体发布为API服务,这样企业其它应用如OA就可以通过API集成,在原合同流程中实现智能审核工作。该节点“输入变量”中,配置从“开始”节点中获取上传的文件,输出变量就是合同的内容,配置如下图。接下来我们开始创建智能体。 阅读详情

质量管理领域的Agent协作平台

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整体框架设计

  1. 顶部Agent:按照质量管理的PDCA循环和关键环节排列:

    • 质量设计顾问:负责质量标准制定和设计阶段的质量规划

    • 过程控制专家:监控和优化生产过程中的关键参数

    • 智能检测助手:自动识别和分类产品缺陷

    • 测量分析专家:提供精准的测量和数据分析

    • 持续改进顾问:推动质量持续改进活动

    • 质量认证专家:负责质量体系认证和合规管理

  2. 中间流程图:采用"七得"结构,展示质量管理的核心价值:

    • 设得优标准:质量规划、标准制定

    • 控得稳过程:过程监控、参数优化

    • 查得全缺陷:智能检测、缺陷识别

    • 测得准数据:精准测量、数据分析

    • 改得快问题:根因分析、快速改进

    • 证得实成效:绩效评估、认证管理

    • 赢得广信任:客户满意、品牌价值

  3. 底部Agent:补充支持型Agent,强化质量管理体系:

    • 供应商质量管理师:确保供应链上游的质量管控
    • 实验设计专家:优化实验设计,提高测试效率
    • 统计分析顾问:提供高级统计分析和质量工具应用
    • 客户反馈分析师:收集和分析客户反馈,提升客户体验
    • 质量培训教练:提供质量知识培训和技能提升
    • 质量战略顾问:制定长期质量战略和质量文化建设

质量管理领域的Agent协作平台示意图全面展示了如何利用AI代理协同工作,从质量设计到客户满意的全过程,帮助企业建立更加高效、精准和持续改进的质量管理体系,最终实现卓越质量和品牌价值的提升。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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AI Agent在企业全面质量管理(TQM)中的应用 企业全面质量管理(Total Quality Management,简称TQM)是一种系统化的管理方法,旨在通过持续改进,确保企业产品和服务的质量满足或超过客户期望。TQM强调全员参与,从高层领导到基层员工,共同努力提升质量,降低成本,提高客户满意度。随着全球市场竞争的加剧,企业必须不断提高质量,以保持竞争力。客户满意度:通过关注客户需求和反馈,提供高质量的产品和服务,提升客户满意度。流程优化:通过持续改进工作流程,减少浪费,提高生产效率。员工参与:鼓励员工参与质量管理,激发创造力,提高工作满意度。 阅读详情

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