AI 大模型與商務應用

陳海城，慕研（杭州）數據分析師事務所有限公司創始人，12年互聯網從業經驗，高級工程師，杭州高層次人才，電子工業出版社優秀作者，浙江師範大學碩士實踐導師，浙江經濟職業技術學院電子商務校外專業帶頭人。

第1章 AI大模型基礎 1
1.1　AI大模型概述 1
1.1.1 AI大模型的定義 1
1.1.2 AI大模型的基本原理 1
1.1.3 AI大模型的技術特點 2
1.1.4 主流通用AI大模型 3
1.2　AI大模型功能分類 7
1.3　AI大模型提問技巧 8
1.3.1 提示詞的標準和原則 8
1.3.2 提示詞公式 9
1.3.3 提示詞技巧 10
1.4　AI大模型應用場景 11
1.4.1 自然語言處理 11
1.4.2 醫療領域 14
1.4.3 金融領域 15
1.4.4 教育領域 16
1.5　AI大模型的發展和挑戰 16
1.5.1 AI大模型的發展歷史 17
1.5.2 AI大模型的現狀 17
1.5.3 未來發展趨勢 17
1.5.4 面臨的挑戰 18
1.6　通用AI大模型的局限性 18
1.6.1 數據依賴與偏見 18
1.6.2 解釋性與透明度缺失 19
1.6.3 倫理與道德問題 19
1.6.4 計算資源與環境影響 19
1.6.5 商業靈活性與定制化困境 19
第2章 基於AI大模型的智能體 21
2.1　智能體概述 21
2.1.1 智能體的定義 21
2.1.2 智能體的特性 21
2.1.3 智能體分類 22
2.1.4 智能體的應用架構 24
2.1.5 智能體與人工智能的關系 25
2.2　智能體實現方式與大模型本地部署 26
2.2.1 智能體的實現方式 26
2.2.2 大模型本地部署 27
2.3　智能體實現平臺介紹 39
2.3.1 線上平臺 39
2.3.2 本地平臺 40
2.4　智能體優勢與應用場景 148
2.4.1 智能體的優勢 148
2.4.2 智能體的應用場景 150
2.5　智能體指令設置技巧 151
2.5.1 角色定義與目標 151
2.5.2 思考路徑 152
2.5.3 個性化設置 153
第3章 智能體創建流程 155
3.1　企業業務分析與轉換 155
3.1.1 業務流程分析 155
3.1.2 業務需求轉換 156
3.2　智能體框架及應用設計 157
3.2.1 準備工作 157
3.2.2 功能架構設計 157
3.3　數據收集 159
3.3.1 數據源確定 159
3.3.2 數據收集方法 159
3.4　數據處理 161
3.4.1 數據清洗 161
3.4.2 數據存儲 163
3.5　智能體創建與調試 165
3.5.1 智能體創建方法 165
3.5.2 智能體調試 172
3.6　智能體優化 174
3.6.1 模型參數調整 174
3.6.2 指令優化 175
3.6.3 反饋與強化學習 176
第4章 財務應用智能體 178
4.1　“發票識別助手”智能體 178
4.1.1 案例背景 178
4.1.2 Dify框架設計 178
4.1.3 工作流實現 179
4.2　“發票查驗助手”智能體 185
4.2.1 案例背景 185
4.2.2 Dify框架設計 185
4.2.3 工作流實現 189
4.3　“財務對賬助手”智能體 196
4.3.1 案例背景 196
4.3.2 智能體規劃 196
4.3.3 智能體實現 199
4.3.4 智能體應用 205
4.4　“財務風險識別”智能體 207
4.4.1 案例背景 207
4.4.2 智能體規劃 207
4.4.3 智能體實現 208
4.4.4 智能體應用 230
第5章 客服應用智能體 234
5.1　“智能客服”智能體 234
5.1.1 案例背景 234
5.1.2 智能體規劃 234
5.1.3 智能體實現 235
5.1.4 智能體應用 262
5.2　“客服KPI分析師”智能體 264
5.2.1 案例背景 264
5.2.2 智能體規劃 265
5.2.3 智能體實現 265
5.2.4 智能體應用 277
5.3　“亞馬遜跨境平臺客服翻譯助手”智能體 279
5.3.1 案例背景 279
5.3.2 智能體規劃 279
5.3.3 智能體實現 280
5.3.4 智能體應用 294
5.4　“商品套餐推薦助手”智能體 295
5.4.1 案例背景 295
5.4.2 智能體規劃 295
5.4.3 智能體實現 299
5.4.4 智能體應用 307
第6章 運營應用智能體 310
6.1　“店鋪推廣文案助手”智能體 310
6.1.1 案例背景 310
6.1.2 智能體規劃 310
6.1.3 智能體實現 311
6.1.4 智能體應用 326
6.2　“客戶關系管理助手”智能體 327
6.2.1 案例背景 327
6.2.2 智能體規劃 327
6.2.3 智能體實現 330
6.2.4 智能體應用 337
6.3　“商品流量分析師”智能體 337
6.3.1 案例背景 337
6.3.2 智能體規劃 338
6.3.3 智能體實現 339
6.3.4 智能體應用 349
第7章 行政應用智能體 351
7.1　“簡歷助手”智能體 351
7.1.1 案例背景 351
7.1.2 智能體規劃 351
7.1.3 智能體實現 353
7.1.4 智能體應用 365
7.2　“人事分析助手”智能體 368
7.2.1 案例背景 368
7.2.2 智能體規劃 369
7.2.3 智能體實現 371
7.2.4 智能體應用 381
7.3　“文件檔案管理助手”智能體 384
7.3.1 案例背景 384
7.3.2 智能體規劃 384
7.3.3 智能體實現 385
7.3.4 智能體應用 391
第8章 本地AI大模型業務應用開發 393
8.1　“營銷優化”智能體 393
8.1.1 案例背景 393
8.1.2 扣子框架設計 393
8.1.3 工作流實現 395
8.2　“智能銷售助理”智能體 412
8.2.1 案例背景 412
8.2.2 Dify框架設計 412
8.2.3 工作流實現 415
8.3　“客戶分析助手”智能體 421
8.3.1 案例背景 421
8.3.2 Dify框架設計 421
8.3.3 工作流實現 431