AI 智能体应用，是企业专属的“私房菜”，而非千篇一律的“预制菜”

AI 智能体应用为企业量身打造的，是专属的“私房菜”，而非千篇一律的“预制菜”。

企业家们，不要问我 AI 能做什么，而应告诉我你们想要做什么，你们的业务痛点究竟在哪里。我来帮你分析解决方案。

一、为啥说AI智能体应用是“私房菜”

1、AI 智能体应用是基于企业的私有数据开发的

1）每个企业的私有数据是企业业务积累的机密知识，是不对外开放的，所以外部企业无法接触到。

2）AI智能体就是深入挖掘企业独有的数据宝藏，从中提炼出精准的洞察与价值。

2、AI 智能体应用是依托企业私有的“Know-How”开发的

1）企业经营中很多自己的方法，自己的判断逻辑，自己的经验数据，这些经过长期积累、独具特色且难以复制的知识与经验，将这些经验训练成AI模型，用这个AI模型来进行推理决策。

2）这些know-how都是私有的，所以合作了才可能作为需求描述出阿里，才能治理数据，才能训练模型，才能开发AI智能体应用。

3、AI 智能体应用是紧贴企业私有的业务流程开发的

1）AI智能体要替代企业的某个岗位，必须是企业流程的某个标准流程的自动化，所以要精准适配企业流程中，确保无缝衔接到企业运作中。

2）这些流程都是企业的业务沉淀，业务标准化的结果，都是私有的。
4、结论：

正因如此，AI 智能体应用是基于企业这些独一无二的要素精心打造的，无法进行预制，而是实现真正的私人定制。

二、企业家或许会担心，私人定制会不会很慢呢？

1、答案是不会。

2、有基础大模型作为支撑，基础大模型已具备通用知识，具备了思维链。

3、在通用大模型基础上，叠加企业的私有数据进行模型微调训练，具备企业的行业知识和场景知识。

4、再通过RAG技术对企业私有知识进行知识库包装，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），包装后大模型会先检索私有知识库，会更精准，防止幻觉。

5、再适配企业流程定制工作流，工作流也有完善的工具，拖拉拽的无代码或者低代码即可实现。

6、结论：

快速高效地完成专属 AI 应用的开发时间周期从2-3周，长2-3月就可以完成。

三、对企业家建议

开始学习，拥抱AI，请专业的AI创新咨询顾问，招AI专业的人，找AI专业的服务商。

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。

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】