在数字化转型的浪潮下，传统业务流程（如通知公告管理、文档处理等）仍依赖人工操作，面临效率低、成本高、易出错等问题。以企业通知公告为例，从内容撰写、摘要提炼到信息分发，需耗费大量人力与时间，且存在格式不规范、信息遗漏等风险。随着市场竞争加剧和业务规模扩大，传统模式已难以满足企业对高效、精准、灵活的业务需求。
通过引入AI大模型，企业可实现以下核心价值：
- 自动化内容生成：基于模板与自然语言处理（NLP）技术，快速生成标准化通知公告，减少人工干预（如示例中的“劳动节放假通知”）。
- 智能摘要提取：利用大模型自动提炼文本核心信息，提升信息处理效率与准确性。
- 多模态交互：集成语音阅读（TTS）功能，增强信息可访问性，适配移动办公场景。
- 标准化与合规性：通过预设规则确保输出内容符合企业规范，降低人为错误风险。
- 资源优化：释放人力投入高附加值工作，推动业务创新与组织效能提升。
下面以通知公告应用为例，介绍如何使用AI大模型赋能传统业务，提升业务效率。
以下示例采用云程低代码开发平台配置完成，可在线测试验证：http://www.yunchengxc.com/
1. 使用低代码平台开发业务模块
1.1. 创建应用
在系统中创建【通知公告】应用。
1.2. 创建实体模型
在实体模型设计模块中，创建【通知表】，该表包含以下字段：
在实体模型设计完成后，点击 “同步数据库” 按钮，系统将根据设计的实体模型，在数据库中自动创建对应的物理表。
1.3. 创建表单
1.4. 创建列表
2. 使用AI智能体赋能业务模块
2.1. 快速生成通知公告
点击【智能体开发】菜单，然后选择【系统内置】中的【内容生成】智能体，进入智能体配置界面。
在智能体配置界面中，添加两条快捷指令。这些快捷指令能够帮助用户快速生成通知公告，提高操作效率。例如，可设置快捷指令为根据特定的模板和输入参数，自动生成符合格式要求的通知公告内容。
回到表单设计器，在【内容】控件上，勾选【AI 智能体】中的【AI 内容生成】选项。这样，当用户在表单中编辑通知内容时，可借助 AI 智能体的功能来辅助生成内容。
2.2. 提取摘要
点击【智能体开发】菜单，在菜单中新增一个智能体，该智能体专门用于提取通知内容的摘要信息。在智能体的设置中，可使用提示词来添加相关的提取规则，如按照关键词提取等方式来生成摘要。
回到表单设计器，找到【提取摘要】按钮，为该按钮配置与上述新增智能体相关的信息。例如，设置点击按钮后，调用智能体对当前通知内容进行摘要提取，并将提取结果显示在指定位置。
2.3. 语音阅读
根据 模型接入 ，创建TTS语音模型。
回到表单设计器，在【内容】控件上，配置【AI 智能体】中的【AI语音阅读】选项。这样，当用户在表单中编辑通知内容时，可借助 AI 智能体的功能来辅助生成内容。
3. 测试验证AI赋能效果
3.1. 新增表单
进入【通知公告】应用列表的表单新增界面，点击【内容生成】按钮，此时将弹出 AI 智能体对话框。
在 AI 智能体对话框中，找到并点击放假通知相关的【快捷指令】，在出现的输入框中填入通知的标题，如 “2025 年劳动节放假通知” ，然后点击 【发送】按钮。
待 AI 智能体生成通知内容后，点击消息左下角的【插入】按钮，生成的内容将自动插入到【内容】控件中。
内容插入完成后，点击【提取摘要】按钮，系统将调用摘要提取智能体对当前通知内容进行摘要提取，并将提取结果自动复制并填充到【摘要】控件中。
3.2. 查看表单
在完成通知内容的填写和摘要提取后，如需听取通知内容，点击【语音阅读】，系统会调用 TTS 模型，将表单中的通知内容以语音形式朗读出来，用户通过听力就可了解文档内容。
功能在线体验：http://www.yunchengxc.com
如何系统的去学习大模型LLM ？
AI会取代那些行业谁的饭碗又将不保了？抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
科大讯飞、阿里、华为与其焦虑……
掌握AI工具的技术人但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！
在这个版本当中：
第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言
LLM大模型资料LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程
一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
五、AI产品经理大模型教程
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
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目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
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目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
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内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
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目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
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内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
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目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
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内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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