文章介绍了大模型在企业中的三大应用类型，重点分析了制造业场景下的智能问答系统。以设备维修诊断问答助手为例，详细阐述了技术架构及三大核心挑战（数据获取、参考信息完整性、知识库维护）的解决方案。强调实施关键在于确保答案可追溯性、参考信息可读性，以及通过人工复核保障准确性，为企业构建智能问答系统提供了实用指导。

---

大模型在企业中的应用可以地划分为三大类型：内容生成、智能问答执行行动。

我将结合制造业具体场景，分三期，通过典型落地案例分析，帮助读者深入理解每种应用类型在企业中的实际落地策略和技术解决方案。

大模型的第二大企业应用类型主要聚焦于企业数据智能问答，其数据层整合了企业IT系统的结构化数据与非结构化文档资料。

这类问答应用在制造业各部门都有广泛应用场景，其中高频场景包括：销售部门的智能客服助手、合同辅助填写助手、投标文件填写助手、以及设备管理部门的维修诊断问答助手。

案例介绍：

这里重点介绍一个典型案例：设备维修诊断问答助手。

设备突发故障若不能及时修复，将直接影响产线运转和生产进度。即使在质保期内出现故障，等待厂商现场维修仍需支付差旅成本且响应周期较长。如果常规问题可由内部技术人员自主修复，不仅能大幅降低维修成本，更能显著缩短设备停机时间。

因此，基于大语言模型RAG方案的设备维修智能助手，可实现故障自动诊断和维修方案智能生成，成为制造业企业的迫切需求。

该系统的技术架构如下：

首先是知识库构建阶段，基于企业数据资产搭建知识库。之后当用户提出问题后，系统通过知识库检索获取相关参考信息，再交由大语言模型进行内容生成和分析。

该案例落地面临三大核心挑战：

• 首先是数据获取难题：

企业维修手册等文档多以PDF格式存储，内含复杂图表和结构化数据，解析难度较大。

解决方案是采用专业的文档解析工具如MinerU进行数据抽取。抽取后的数据建议采用Markdown格式输出，既能确保语义信息的完整保留，又便于内容展示。此外，Markdown格式的文件切片处理也更具准确性。

• 其次是参考信息完整性挑战：

这将直接影响问答准确性。为此，我们构建了包含四类核心知识的完整知识库：不仅涵盖设备基本信息，还包括动态维修记录体系。含设备维修手册、故障诊断标准、零件库台账等厂家提供的资料、以及每次维修形成的详细维修记录。

• 最后是知识库维护难题:

随着设备更新迭代，可能导致知识滞后。解决方案是建立文档全生命周期管理机制，制定明确的知识库维护机制，定期更新维修资料。

总结：

所有企业知识文档均可构建为智能问答助手系统，这将涵盖企业管理规章、业务流程知识等核心内容。该解决方案的关键实施要点在于确保答案的可追溯性——系统需要明确展示其回答是基于哪个具体文档的哪段内容，同时要保证参考信息具备良好的可读性。

特别值得注意的是，在制造领域的应用场景对准确性有极高要求。因此，系统必须确保回答的绝对正确性，实现完整的追溯机制，同时人工复核环节是确保最终答案准确无误的关键保障。

学习大模型 AI 如何助力提升市场竞争优势？

随着新技术的不断涌现，特别是在人工智能领域，大模型的应用正逐渐成为提高社会生产效率的关键因素。这些先进的技术工具不仅优化了工作流程，还极大地提升了工作效率。然而，对于个人而言，掌握这些新技术的时间差异将直接影响到他们的竞争优势。正如在计算机、互联网和移动互联网的早期阶段所展现的那样，那些最先掌握新技术的人往往能够在职场中占据先机。

掌握 AI 大模型技能，不仅能够提高个人工作效率，还能增强在求职市场上的竞争力。在当今快速发展的技术时代，大模型 AI 已成为推动市场竞争力的重要力量。个人和企业必须迅速适应这一变化，以便在市场中保持领先地位。

如何学习大模型 AI ？

在我超过十年的互联网企业工作经验中，我有幸指导了许多同行和后辈，并帮助他们实现个人成长和学习进步。我深刻认识到，分享经验和知识对于推动整个行业的发展至关重要。因此，尽管工作繁忙，我仍然致力于整理和分享各种有价值的AI大模型资料，包括AI大模型入门学习思维导图、精选学习书籍手册、视频教程以及实战学习等内容。通过这些免费的资源，我希望能够帮助更多的互联网行业朋友获取正确的学习资料，进而提升大家的技能和竞争力。

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

一、初阶应用：建立AI基础认知

在第一阶段（10天），重点是对大模型 AI 的基本概念和功能进行深入了解。这将帮助您在相关讨论中发表高级、独特的见解，而不仅仅是跟随他人。您将学习如何调教 AI，以及如何将大模型与业务相结合。

主要学习内容：

• 大模型AI的功能与应用场景：探索AI在各个领域的实际应用
• AI智能的起源与进化：深入了解AI如何获得并提升其智能水平
• AI的核心原理与心法：掌握AI技术的核心概念和关键原理
• 大模型应用的业务与技术架构：学习如何将大模型AI应用于业务场景和技术架构中
• 代码实践：向GPT-3.5注入新知识的示例代码
• 提示工程的重要性与核心思想：理解提示工程在AI应用中的关键作用
• Prompt的构建与指令调优方法：学习如何构建有效的Prompt和进行指令调优
• 思维链与思维树的应用：掌握思维链和思维树在AI推理和决策中的作用
• Prompt攻击与防范策略：了解Prompt攻击的类型和如何进行有效的防范
  
  
  、、、

二、中阶应用：深入AI实战开发

在第二阶段（30天），您将进入大模型 AI 的进阶实战学习。这将帮助您构建私有知识库，扩展 AI 的能力，并快速开发基于 agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。

主要学习内容：

• RAG的重要性：理解RAG在AI应用中的关键作用
• 构建基础ChatPDF：动手搭建一个简单的ChatPDF应用
• 检索基础：掌握信息检索的基本概念和原理
• 理解向量表示：深入探讨Embeddings的原理和应用
• 向量数据库与检索技术：学习如何使用向量数据库进行高效检索
• 基于 vector 的 RAG 实现：掌握基于向量的RAG构建方法
• RAG系统的高级扩展：探索RAG系统的进阶知识和技巧
• 混合检索与RAG-Fusion：了解混合检索和RAG-Fusion的概念和应用
• 向量模型的本地部署策略：学习如何在本地环境中部署向量模型
  

三、高阶应用：模型训练

在这个阶段，你将掌握模型训练的核心技术，能够独立训练和优化大模型AI。你将了解模型训练的基本概念、技术和方法，并能够进行实际操作。

• 模型训练的意义：理解为什么需要进行模型训练。
• 模型训练的基本概念：学习模型训练的基本术语和概念。
• 求解器与损失函数：了解求解器和损失函数在模型训练中的作用。
• 神经网络训练实践：通过实验学习如何手写一个简单的神经网络并进行训练。
• 训练与微调：掌握训练、预训练、微调和轻量化微调的概念和应用。
• Transformer结构：了解Transformer的结构和原理。
• 轻量化微调：学习如何进行轻量化微调以优化模型性能。
• 实验数据集构建：掌握如何构建和准备实验数据集。
  
  

四、专家应用：AI商业应用与创业

在这个阶段，你将了解全球大模型的性能、吞吐量和成本等方面的知识，能够在云端和本地等多种环境下部署大模型。你将找到适合自己的项目或创业方向，成为一名被AI武装的产品经理。

• 硬件选型：学习如何选择合适的硬件来部署和运行大模型AI。
• 全球大模型概览：了解全球大模型的发展趋势和主要玩家。
• 国产大模型服务：探索国产大模型服务的优势和特点。
• OpenAI代理搭建：学习如何搭建OpenAI代理以扩展AI的功能和应用范围。
• 热身练习：在阿里云 PAI 上部署 Stable Diffusion
• 本地化部署：在个人计算机上运行大型模型
• 私有化部署策略：大型模型的内部部署方法
• 利用 vLLM 进行模型部署：高效部署大型模型的技术
• 案例分析：如何在阿里云上优雅地私有部署开源大型模型
• 开源 LLM 项目的全面部署：从零开始部署开源大型语言模型
• 内容安全与合规：确保AI应用的内容安全和合规性
• 算法备案流程：互联网信息服务算法的备案指南
  

通过这些学习内容，您不仅能够掌握大模型 AI 的基本技能，还能够深入理解其高级应用，从而在市场竞争中占据优势。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，那你无疑是AI领域的佼佼者。然而，即使你只能完成60-70%的内容，你也已经展现出了成为一名大模型AI大师的潜力。

最后，本文提供的完整版大模型 AI 学习资料已上传至 CSDN，您可以通过微信扫描下方的 CSDN 官方认证二维码免费领取【保证100%免费】。