本文聚焦大模型在企业中的执行行动应用类型，以制造业订单自动化处理为例，详细介绍了多模态大模型与文档解析工具结合的技术架构，以及解决格式复杂、信息提取精度不足和行业知识缺乏三大难点的方法。通过工作流和多智能体系统，实现从订单信息提取到系统录入的端到端自动化处理，为企业带来显著效率提升和业务价值。

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大模型在企业中的应用可划分为三大类型：内容生成、智能问答以及执行行动。

基于制造业具体场景，我们将通过三期内容，结合典型落地案例，深入解析每种应用类型在实际业务中的落地策略和技术实现方案。

本文将重点探讨第三种应用类型——执行行动。在数据层方面，这不仅仅涉及企业内部IT系统的结构化数据和文档类非结构化数据，还包括外部数据资源及工具（如MCP工具）。

应用场景：

经过深入调研，我归纳出以下需要通过工作流或多智能体系统实现的制造业应用场景。

高频应用场景包括：

• 销售管理中的订单信息提取
• 采购管理的交货期追踪
• 品质管理的改善建议

这些应用已超越简单的内容生成和问答范畴，需要系统完成输入信息提取、多步骤中介处理，最终将处理结果回写至数据库的完整闭环。

应用案例：

举一个订单信息提取案例，这是一家日本制造业龙头企业的真实案例，该企业在细分领域处于国际领先地位。

该企业订单具有以下特点：

• 单笔金额小
• 订单数量庞大
• 格式种类繁多

该企业订单处理现状：

• 30%订单实现自动化处理
• 70%仍需人工提取并录入系统

企业目标： 通过AI技术实现剩余70%订单的处理自动化。

技术方案架构：

1. 数据输入层：多样化订单数据源

• PDF/文本/图像
• 微信截图等非标准格式

2. 处理流程：

• 多模态大模型（图像识别）
• 文档解析工具（PDF/Word等）
• 文本直读处理

3. 后处理：

• 提取文本填充至提示词模板
• 大语言模型进行结构化数据抽取处理
• 抽取结果管理界面展示确认
• 最终录入订单系统

方案实施三大技术难点及解决方案：

难点一：订单格式复杂多样

• 解决方案：整合多模态大模型与文档解析工具，实现异构数据统一文本化处理

难点二：信息提取精度不足

• 解决方案：上下文语义理解和主数据匹配（含产品/客户字典数据及历史订单样本） 双管齐下确保数据准确性

难点三：模型缺乏行业知识影响输出质量

• 解决方案：持续使用历史订单数据微调模型，通过数据积累循环提升生成精度

总结：

执行行动应用类型，通过工作流或者多智能体团队，能够处理比较复杂的任务，实现端到端的业务处理，提供更高的业务价值，更大的提高效率以及形成生产力。

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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