从2022年ChatGPT问世，到2023年百度文心一言发布，再到2024年DeepSeek爆火，企业AI应用不再是央国企、大厂们的专属。
随着应用场景的开发、AI应用成本的大大降低，AI大模型已经深入千行百业，无数中小企业正在紧锣密鼓地接入AI应用场景，因为企业AI应用真正的价值不在于仅仅下载一个App去聊天对话，而是通过各类应用场景实现智能体操作、工作流运行，真正为企业提效，为老板降本。
中小企业更应该选择能低成本开发、且能在中短期就能创造价值的AI落地应用场景，今天就把常见必备场景总结如下：
一、9大通用场景
1、智能售前客服
特色：7x24小时不停歇智能接待客户、产品精准介绍、客户高效销售沟通，省去重复繁杂前期产品或业务沟通步骤，提升销售效率，且大大降低人力成本。
2、企业办事助手
特色：麦克町可定制企业内部流程审批、请假、报销、内部新闻播报等业务流程引导与介绍，省去大量人力/行政重复工作量。
3、营销方案撰写助手
特色：根据企业活动、市场推广、新媒体、招商等情况专属撰写营销策划方案，并且严格匹配人员、分配预算、核算ROI，更具创意性和落地可行性。
4、公文报告撰写助手
特色：严格按照公司/政务部门版式、格式等要求撰写审批报告、结案报告、可行性报告等各类报告，大大缩短人工报告撰写时间。
5、营销获客助手
特色：自动抖音、小红书等新媒体平台精准客户搜索、自动获取精准销售线索信息，生成销售线索台账，进行后续销售转换沟通。
6、智能招聘面试助手
特色：招聘JD草拟、自动筛选简历并按照简历内容和面试专业问题与候选人语音面试，并导出面试结果。
7、产品销售分析助手
特色：麦克町可根据销售人员与客户之间的对话内容解析销售沟通存在问题、销售转化卡点和解决办法，为销售转化提效。
8、智能数字人分身
特色：搭建专家角色/个人IP角色的数字人分身，可实现数字人短视频自动生成、数字人一对一用户自动答疑等功能。
9、AI法务助手
特色：麦克町企业AI应用可实现合同协议草拟、智能合同风险点审查、法律条款解读分析、法律板式流程查询等。
二、3个垂直行业场景
1、教育智能组卷
特色：在教育行业，针对各学科进行高、中、低不同难度系数的试题出题，并且实现智能试卷组卷生成。
2、智能科室分诊
特色：在医疗行业，麦克町可为医院、门诊、医疗机构等搭建楼层及科室问诊分诊指引系统，省去大量导诊人力工作量和人力成本。
3、智能设备故障排查
特色：在制造业，麦克町可开发设备预测性维护、设备故障智能排查系统，对厂区设备实时监控与维护管理，最大限度减少设备故障带来的风险。
三、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。
保证100%免费第一阶段（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。
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