随着人工智能技术的飞速发展，许多企业都开启了AI战略试点项目。然而，不少企业却被困在试点阶段，无法将成功的试点经验进行规模化复制，实现AI在企业内的广泛应用和价值最大化。本文的目的就是聚焦这一困境，为企业和相关技术人员提供切实可行的规模化复制方法，帮助企业突破瓶颈，推动AI战略从试点走向全面应用。范围涵盖AI战略试点中遇到的常见问题以及解决这些问题的5种核心方法。首先，我们会介绍AI战略试点的背景

我是李阳，一名资深软件工程师，专注于AI在社会服务中的应用。拥有10年的AI研发经验，曾参与多个国家级“智慧社区”“社会救助”项目的技术开发。我的目标是用AI技术让社会服务更有温度，让每个人都能获得公平、高效的服务。欢迎关注我的公众号“AI与社会服务”，一起探讨AI的未来。（注：文中案例为真实项目改编，部分数据已做 anonymization 处理。

知识底座”是存储用户所在领域的专业知识、规则、案例的数据库，提示可以随时调用这些知识，让输出更符合领域要求。医疗AI的知识底座：包含“常见疾病的症状、治疗方案、用药禁忌”；法律AI的知识底座：包含“最新的法律法规、案例判决、合同模板”；电商AI的知识底座：包含“商品的库存、价格、售后政策”。我是张三，一名资深软件工程师，专注于大模型应用和提示工程。曾主导过多个企业级AI产品的提示优化项目，帮助客户

Agentic AI的潜力：能解决传统金融科技系统的“决策僵化、效率瓶颈、个性化不足”等痛点，成为金融科技的“核心引擎”；提示工程的作用：是优化Agentic AI性能的关键，能引导代理做出更符合业务需求、更符合用户期望的决策；落地关键：需要解决数据隐私、决策透明度、实时性等问题，通过联邦学习、可解释AI、边缘计算等技术实现规模化落地。

大语言模型（LLM）是「超级大脑」，但它的能力需要「激活」：你让它写论文，得告诉它「用学术风格，引用3篇最新文献」（提示设计）；你让它懂医疗知识，得用医疗文献训练它（微调）。帮你彻底区分「提示工程」和「微调」——不再把「写个好prompt」和「调参训练模型」混为一谈；让你理解两者的协同价值——为什么「先微调再提示」能让模型既专业又灵活；明确提示工程架构师的未来能力要求——不是「工具使用者」，而是「

问题背景某高校实验室的科研人员反馈：写SCI摘要时，要么太啰嗦（把实验细节都写进去），要么没抓住重点（漏了研究Gap或创新点），导致摘要不符合目标期刊的要求。手动调Prompt的效果：“写个SCI摘要”→录用率38%；“按‘Gap-方法-结果-意义’结构写摘要”→录用率45%，但还是不够。我是陈默，资深软件工程师，专注于AI优化算法和提示工程，曾为多家企业提供AI解决方案（比如电商客服机器人、科研

传统提示工程（Prompt Engineering）作为大语言模型（LLM）的核心交互范式，本质是静态指令与预定义逻辑的映射，但其在复杂场景下暴露出适应性差、复杂度爆炸、缺乏动态推理三大局限。Agentic提示工程（Agentic Prompt Engineering）通过引入智能体（Agent）架构，将Prompt从“一次性指令”升级为“可自主决策、跨轮次学习、工具增强的动态系统”，从根本上解决

传统提示工程（Prompt Engineering）作为大语言模型（LLM）的核心交互范式，本质是静态指令与预定义逻辑的映射，但其在复杂场景下暴露出适应性差、复杂度爆炸、缺乏动态推理三大局限。Agentic提示工程（Agentic Prompt Engineering）通过引入智能体（Agent）架构，将Prompt从“一次性指令”升级为“可自主决策、跨轮次学习、工具增强的动态系统”，从根本上解决

深入解析大语言模型（LLM）适配、检索增强生成（RAG）、财务知识图谱等关键技术的落地实践，并提供可复现的实现路径。财务数据存在复杂关联关系（如“发票-合同-付款单”的三流合一校验），知识图谱通过实体（如“发票ID”“供应商”）与关系（如“关联合同”“付款状态”）建模，支持深度关联查询（如“查询与A供应商关联的所有未付款合同”）。：在测试集（100个财务问题）上，微调后模型的“答案准确率”（与标准

工业4.0的核心是**“数据驱动的智能”**——当工厂的机器会“说话”（传感器采集数据）、系统会“思考”（AI分析数据）、流程会“优化”（数据反馈决策），智能制造才能真正落地。但现实中，90%的工业数据仍沉睡在PLC、SCADA等系统里，AI模型要么“水土不服”（不理解工业流程），要么“孤掌难鸣”（没有数据支撑）。此时，AI应用架构师。