企业应用大模型应分三阶段推进：首先是基础能力建设，培训员工使用AI工具；其次是引入智能体技术，构建企业知识问答系统；最后实现大模型与IT系统深度集成，推动业务流程智能化。这种数据与模型能力的深度融合，才是释放大模型商业价值的关键路径。企业可通过分层赋能策略，既提升全员数字化能力，又保障关键系统实施质量。

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将大模型应用于企业运营，通常需要分三个阶段循序渐进地推进。

第一阶段的核心是基础能力建设。企业会为员工开展AI办公应用培训，课程内容涵盖大模型基本原理、高效提示词（Prompt）撰写技巧，以及常用AI工具的操作方法。通过系统培训，员工能熟练掌握如豆包、DS等智能工具，完成日常工作中的文字创作、多语言翻译、文档概要等任务。

为满足数据安全需求，部分企业会选择内部私有化部署DS或通义千问等大模型供员工使用。

目前多数企业仍停留在这一初级阶段，若无法充分利用企业自有数据（包括IT系统数据和文档资料）实现业务流程自动化，大模型的应用效果将受到明显制约。

这些制约因素具体表现为：

1. 数据预处理依赖人工操作，需反复整理上传
2. 历史有效的提示词无法沉淀复用，导致重复劳动
3. 复杂任务无法流程化执行，只能分步处理

引入智能体（Agent）技术可有效突破这些瓶颈，这也是部分先进企业开始基于大模型开发智能体的根本原因。

企业首先会扩展大模型的使用领域，通过构建企业知识问答智能体，整合公司业务数据和规章制度等知识库，为员工提供即时精准的业务问题解答服务。

更高阶的应用在于实现大模型与企业IT系统的深度集成。此时数据流转不再依赖人工交互，而是通过程序自动对接IT系统：程序抓取数据→大模型处理→结果自动回写系统。这种模式不仅能显著扩展大模型的应用场景，更能推动企业业务流程的智能化升级。

第二、三阶段的智能体应用本质上是企业数据与大模型能力的深度融合，这才是释放大模型商业价值的正确路径。

部分领先企业也为员工提供智能体搭建的培训，使其掌握Coze、Dify等低代码开发工具，能够自主构建基础工作智能体。对于复杂场景的智能体开发，仍需专业技术团队或外部IT服务商提供解决方案。这种分层赋能策略，既提升了全员数字化能力，又保障了关键系统的实施质量。

大模型未来如何发展？普通人能从中受益吗？

在科技日新月异的今天，大模型已经展现出了令人瞩目的能力，从编写代码到医疗诊断，再到自动驾驶，它们的应用领域日益广泛。那么，未来大模型将如何发展？普通人又能从中获得哪些益处呢？

通用人工智能（AGI）的曙光：未来，我们可能会见证通用人工智能（AGI）的出现，这是一种能够像人类一样思考的超级模型。它们有可能帮助人类解决气候变化、癌症等全球性难题。这样的发展将极大地推动科技进步，改善人类生活。

个人专属大模型的崛起：想象一下，未来的某一天，每个人的手机里都可能拥有一个私人AI助手。这个助手了解你的喜好，记得你的日程，甚至能模仿你的语气写邮件、回微信。这样的个性化服务将使我们的生活变得更加便捷。

脑机接口与大模型的融合：脑机接口技术的发展，使得大模型与人类的思维直接连接成为可能。未来，你可能只需戴上头盔，心中想到写一篇工作总结”，大模型就能将文字直接投影到屏幕上，实现真正的心想事成。

大模型的多领域应用：大模型就像一个超级智能的多面手，在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展，相信未来大模型还会给我们带来更多的惊喜。赶紧把这篇文章分享给身边的朋友，一起感受大模型的魅力吧！

那么，如何学习AI大模型？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，帮助他们得到了学习和成长。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。因此，我坚持整理和分享各种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。

学习阶段包括：

1.大模型系统设计
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。包括模型架构、训练过程、优化策略等，让读者对大模型有一个全面的认识。

2.大模型提示词工程
通过大模型提示词工程，从Prompts角度入手，更好发挥模型的作用。包括提示词的构造、优化、应用等，让读者学会如何更好地利用大模型。

3.大模型平台应用开发
借助阿里云PAI平台，构建电商领域虚拟试衣系统。从需求分析、方案设计、到具体实现，详细讲解如何利用大模型构建实际应用。

4.大模型知识库应用开发
以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统。包括知识库的构建、问答系统的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建智能问答系统。

5.大模型微调开发
借助以大健康、新零售、新媒体领域，构建适合当前领域的大模型。包括微调的方法、技巧、到实际应用，让读者学会如何针对特定领域进行大模型的微调。

6.SD多模态大模型
以SD多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。从模型选择、到小程序的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建多模态应用。

7.大模型平台应用与开发
通过星火大模型、文心大模型等成熟大模型，构建大模型行业应用。包括行业需求分析、方案设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建行业应用。

学成之后的收获👈

• 全栈工程实现能力：通过学习，你将掌握从前端到后端，从产品经理到设计，再到数据分析等一系列技能，实现全方位的技术提升。

• 解决实际项目需求：在大数据时代，企业和机构面临海量数据处理的需求。掌握大模型应用开发技能，将使你能够更准确地分析数据，更有效地做出决策，更好地应对各种实际项目挑战。

• AI应用开发实战技能：你将学习如何基于大模型和企业数据开发AI应用，包括理论掌握、GPU算力运用、硬件知识、LangChain开发框架应用，以及项目实战经验。此外，你还将学会如何进行Fine-tuning垂直训练大模型，包括数据准备、数据蒸馏和大模型部署等一站式技能。

• 提升编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握将提升你的编码能力和分析能力，使你能够编写更高质量的代码。

学习资源📚

1. AI大模型学习路线图：为你提供清晰的学习路径，助你系统地掌握AI大模型知识。
2. 100套AI大模型商业化落地方案：学习如何将AI大模型技术应用于实际商业场景，实现技术的商业化价值。
3. 100集大模型视频教程：通过视频教程，你将更直观地学习大模型的技术细节和应用方法。
4. 200本大模型PDF书籍：丰富的书籍资源，供你深入阅读和研究，拓宽你的知识视野。
5. LLM面试题合集：准备面试，了解大模型领域的常见问题，提升你的面试通过率。
6. AI产品经理资源合集：为你提供AI产品经理的实用资源，帮助你更好地管理和推广AI产品。

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