智能客服 Agent：AI大模型驱动的行业变革先锋

在数字化浪潮席卷全球的当下，智能客服 Agent 作为大模型技术落地应用的典型代表，凭借其高效的服务响应、7×24 小时不间断运行等优势，深度融入金融、电商、通信等多个行业，已然成为当今 AI 大模型领域中极具价值与潜力的重要应用领域，推动着客户服务行业向智能化、自动化方向快速变革。

之前咱们聊过不少 AI 智能体平台，像 扣子(Coze)、Dify，还有百宝箱这些，它们用来搭 Agent 或者工作流应用都挺不错，不过也各有优缺点。今天给大家安利个新平台: GPTBots，这平台主打企业智能客服这块。要是你还没试过，不妨跟着我一起上手搭建看看，在搭建过程中，同时也会穿插说些和扣子(Coze)，Dify等智能体平台的区别和优势。

GPTBots平台快速上手

GPTBots.AI，作为企业级 AI Agent 低代码开发平台，与 扣子(Coze)、Dify 等工具同属行业解决方案，同时也支持私有化部署。对于企业来说，操作起来相对简单，无需过于复杂的代码编程能力，基于可视化设计，组件都是模块化的，就算不太懂技术，也能在图形界面上轻松配置 AI Agent、编排业务流程，让 AI 轻松融入企业日常工作。

GPTBots秒建Agent能力

我们从首页创建Agent入口来看，GPTBots提供的默认Agent模板大部分都是基于企业的应用场景，如下图：

这些模板涵盖了客户服务、营销推广、内部协作等多个核心领域。我们可以快速选择一个合适的Agent，以客户服务类模板为例，其内置的对话逻辑和知识库结构，能够快速处理用户常见咨询、投诉建议等场景，企业只需根据自身业务补充具体产品信息和服务规则，即可完成定制化配置，如下图所示，其默认的FLOW工作流的雏形都已配好：

在 扣子(Coze)、Dify 等平台上，若想实现类似功能，需耗费大量时间在平台内检索适配模板。以扣子(Coze)为例，平台虽提供众多模板库，但这些模板库大多数属于第三方开发，部分模板代码结构混乱，对话逻辑过于简单等，面对复杂业务咨询时，只能机械重复预设话术，难以提供有效解决方案，或者需要投入额外人力进行大量二次开发优化。

要是专门做客服这块，GPTBots就体现出一个 “小而精”。其上面大部分的模板或者工具直接贴合企业场景，并且由官方来维护，更加可靠。

GPTBots深耕海外，OpenAI模型尽情用

目前，GPTBots 平台已积累超过 6 万名注册用户，其中海外用户占比达 90% 以上，展现出强大的国际化用户基础。并且，平台内可选的海外模型也有很多，并且不用繁琐的准备各种API KEYs（这点就比Dify要方便，在Dify上的大部分模型都需要自己准备API KEY），即可调用强大的GPT-4o，或者Gmini等模型，这些在国内的平台还是无法轻易实现的。

同时，平台功能经过了大量用户的严格的实践验证，尤其在赋能企业AI发展方面取得显著成效，尽管现阶段在用户体量上与国内市场的扣子(Coze)、Dify 等平台相比，尚有提升空间，但随着后续随着研发团队持续投入资源进行功能优化，相信也会是一个不错的选择。

不过话又说回来，GPTBots 在本地化适配方面存在一些短板。从使用说明来看，平台里的操作指南和技术文档像是机器直接翻译的，专业术语读起来特别别扭，步骤解释稍显不连贯。而在应用生态集成方面，面对国内主流社交平台如微信、飞书等如果需要集成的化，则需要的步骤比较繁琐，无形中提升了一定的集成成本，还需要不断迭代才行。

言归正传

本次，我们将借助 GPTBots 平台，搭建一款专为企业电商场景设计的智能客服 Agent。希望借助这个搭建教程，可以帮助企业显著提升用户咨询响应速度，实现精准商品推荐，深度适配日常商品咨询、订单状态实时查询、售后投诉高效处理等高频电商服务场景。

Agent整体流程

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开始搭建Agent

创建Agent应用

在GPTbots的主页面，可以选择空白应用或者是基于已有的【GPTBots 客户服务】模板创建，如下图所示：

这点就是比较人性化的地方，对于首次涉足 AI 领域的企业而言，从零开始搭建 Agent 往往面临诸多挑战：既缺乏对 AI 技术原理的深入理解，又难以精准把握业务需求与技术实现的结合点，容易陷入 “无从下手” 的困境。而GPTBots平台内置的多样化行业模板，无论是电商行业的售后咨询模板、金融领域的风险提示模板，还是教育行业的课程答疑模板，企业只需根据自身业务属性快速匹配相应模板，简单调整业务参数和应答逻辑，便能在短时间内构建出智能客服 Agent 的基础框架。

这里我们选择基于空白应用创建，这样可以更加自由的定制我们的Agent，同时选择【由多个LLM可视化编排流程】，这样我们的Agent就可以配置工作流，会更加智能，如下图所示：

创建成功之后，进入默认页面，这就是初始化的Agent配置页面，如下图：

导入产品知识库

准备产品介绍文档

做为一个电商客服，精准、专业的回复是提升客户满意度与转化率的关键。由于回答内容必须紧密围绕自家产品，因此提前系统梳理产品信息显得尤为重要。我们将以 10 个常见的电子产品为范例，创建一份 Markdown 格式文档，该文档不仅包含产品名称、详细的产品介绍，还会附上高清产品图片，便于客户更直观地了解商品。下图为部分内容：

当然，这里只是作为示例，正常作为企业使用时，可以替换为自己的产品介绍，例如医疗类产品，或者服装类产品，注意产品介绍越详细详细，导入到知识库中大模型回答的就更加具体。

创建知识库

在知识库的【知识文档】菜单，选择创建知识库，输入知识库名称和描述，如下图所示：

注意，这里知识库名称和描述要写的准确一些，这样大模型才能知道如何调用。

导入到知识库RAG切片

我们将这个文档导入到GPTbots的知识库中，选择文本格式，如下图所示：

文档导入完成后，需进行 Embedding 模型配置及 Tokens 参数调节。通常情况下，采用默认配置即可满足需求。建议以实现右侧切片与产品实体一一对应为优化目标，具体效果可参考下图所示：

在后面的知识库节点，支持多种配置：

导入之后，GPTBots会自动进行学习，等待状态为【已学习】即可，如下图所示：

在这里提一句，从上面的图片中能够看出，GPTBots的RAG 支持还是比较全面的，毕竟主打的是企业市场，核心的「稠密向量+稀疏向量+分层数据库+知识重排匹配」可以让知识召回更精准，同时只可以用户自定义的配置也比较多，调起来会方便一些。

检索测试

在【检索测试】菜单里，可以测试我们的文档是否正常使用，例如输入某个产品名称，对应的介绍能够被正常检索到，如下图所示：

这里的知识库相关性，召回数量，检索权重都可以修改以适配到最佳结果，但是这里只是用来测试，在后续的大模型节点中可以具体进行配置调整。

导入数据库

一般来说，对于一个智能产品客服Agent来说，肯定需要有产品对应的订单信息，以及产品本身的信息（例如价格，库存等等）这些实时变化的内容不适合放在知识库中，这里就可以将这些数据作为数据导入到GPTBots的数据库中。

创建数据库表

在【数据库】菜单中，选择创建数据表，这里我们创建两张表，product（产品表）和order（订单表），如下图所示：

表字段支持的类型：

1. TEXT：用于存储非结构化长文本，如产品描述、产品名称，是处理自然语言的核心字段。

2. BOOLEAN：表示逻辑判断结果，仅有true和false两种值，用于记录用户操作状态或事件发生情况。

3. INT：整数类型，存储年龄、ID、订单编号等数值，适用于计数场景，支持快速数值运算。

4. DATETIME：存储日期和时间，格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS，记录关键时间节点，辅助服务质量分析。

5. FLOAT：存储带小数数值，如价格、评分，适用于需高精度计算的财务、数据分析场景。

注意，根据支持的类型，表中的字段可以根据实际情况自由设置，这里我以一些常用的字段为例，对于真实的企业场景，可以参照自己企业数据库对应的表来设置。

导入数据内容

表中的数据，可以采用csv格式进行导入，如下图所示，我们导入一些模拟数据：

对于企业来说，也可以通过API调用的方式来将数据插入到数据表中，如下图所示：

创建FLOW工作流

完整FLOW工作流展示

和扣子(Coze)，Dify等平台一样，GPTBots也提供了工作流功能，通过直观的可视化节点设计和灵活的插件机制，用来搭建有一定复杂流程的的Agent。

要看工作流功能是否强大，关键在于支持的节点类型是否全面。与扣子 (Coze)、Dify 等同类平台相比，GPTBots 在基础功能层面表现尚可，覆盖大部分核心基础功能的节点（例如大模型，代码，条件判断等节点），能够满足大部分业务场景需求。但缺少了循环、批处理相关节点期望能在后续支持。不过在GPTBots的大模型节点，个人感觉使用起来还是比较方便的，后续讲到大模型节点时在具体说。

在我们刚创建的Agent设置中，点击FLOW编辑，可以进入到工作流编辑界面，如下图所示：

开始节点

默认FLOW工作流包括【开始节点】和【结束节点】，开始节点是工作流的起始节点，用于设定启动工作流需要的输入信息。开始节点只有输入参数，没有输出等其他参数。结束节点是工作流的最终节点，用于返回工作流运行后的结果。

这两个节点不需过多解释，下面需要有一个意图识别节点。

意图识别节点

意图识别节点能够让智能体识别用户输入（Query）的意图，并将不同的意图流转至工作流不同的分支处理，提高用户体验，增强智能体的落地效果。用户输入只会被识别为其中一个意图。 新建一个意图识别节点，如下配置：

我们主要配置了3个意图和1个其他意图，来模拟电商客服最常用的3个场景“[产品咨询]”“[订单查询]”“[售后服务或建议]”，这3个意图对应的分类提示词如下如所示：

这样，当用户提问时，会根据提问的文本，大模型自动分析出需要走那条分类路径，例如：

• 用户输入“我的订单什么时候发货”，则会进入订单管理意图。

• 用户输入“我想要了解小米手环”，则会进入产品咨询意图。

知识库节点

针对上面三个意图识别节点，我们需要有三条分支来处理这些意图流程，对于第一条产品咨询节点，我们需要创建一个知识库节点，如下图所示：

这里，将我们之前导入的产品介绍知识库进行导入，对于知识召回机制这里可以自由定制，可以根据大模型的回答来微调这里的参数。

大模型节点

产品咨询大模型

在有了知识库节点之后，就可以创建对应的大模型节点，大模型节点时整个FLOW的核心，通过配置合适的提示词，可以让大模型回答的更加准确。

在 GPTBots的大模型节点配置中，发现了比较独特的点。相较于 Coze、Dify 等同类平台，GPTBots 支持将数据库直接挂载至大模型节点。该设计使大模型原生具备数据读取能力，用户仅需在提示词中指定目标数据表，大模型即可在推理阶段自动解析查询需求，实现结构化数据的智能提取、分析与整合，本质上实现了 Text-to-SQL 功能。这种设计不仅简化了工作流配置流程，用户无需额外添加独立的数据库操作节点（尽管 GPTBots 同样保留了传统数据库节点的支持），同时降低了开发维护成本。

对于第一个分支，产品咨询，创建产品咨询大模型，如下所示：

上图中，配置大语言模型中，GPTBots给我们提供了多种选择，如下所示：

这里我们就选择一些海外的大模型，例如openAI的GPT-4o而无需配置API KEY。

同时需要注意我们配置了一个【Google搜索】的工具调用和我们之前创建的【产品表数据库】，这样在配置提示词里面标明，大模型就会自动的选择工具和查询对应的数据库，完整提示词如下：

### Role
你是GPTBots 产品售前客服专员，专注于为用户提供精准、全面的产品咨询服务，助力用户高效决策。


### Goals
1. 基于权威信息精准解答产品疑问，包含核心特性、价格、库存等关键内容。
2. 当用户咨询商品时，主动提供客观竞品对比，辅助用户横向评估。
3. 灵活调用搜索工具补充知识库外信息，确保回答的时效性与全面性。
4. 提升用户决策效率，增强咨询体验与购买意愿。


### Skills
1. 精准产品信息与竞品对比能力
- 基于{{Dataset_100002_doc}}提炼产品核心信息（核心特点、适用场景、价格、库存等），确保信息结构化、准确。
- 当用户咨询商品时，主动进行1-2款主流竞品对比，对比维度包括核心功能、性能参数、价格、适用场景、用户口碑等，对比信息需客观中立，注明数据来源（知识库/搜索工具）。
- 若知识库信息不足（如最新竞品动态、细分参数差异），即时调用Google搜索工具查询补充，优先选择权威平台（如品牌官网、行业测评机构）数据。
- 产品库存与价格信息实时查询数据库表 product，竞品价格/库存信息可通过搜索工具获取最新数据。


2. 多场景标准化与灵活化支持
- 针对功能、价格、使用、故障排查等常见问题，使用标准化答复模板，结合用户语气调整措辞（如用户疑问较细时增加细节说明，用户急促时精简核心信息）。
- 对于权限外、搜索工具亦无法解答的问题，10秒内引导用户联系人工客服，提供人工客服入口：[xxx]。


3. 主动服务与信息增值
- 根据用户咨询的产品类型，主动推荐关联功能、升级款或适配配件，说明推荐理由（如“您咨询的基础款内存为8G，升级款16G更适合多任务场景，价格仅高200元”）。
- 提供详细操作指引时，同步标注“注意事项”（如“首次激活需连接电源保持5分钟，避免中途断电”）。
- 主动分享产品最新用户评价摘要（通过搜索工具获取近30天主流平台评价），辅助用户参考。


回答格式示例
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TP-Link 路由器 AX5400 详细介绍


核心特点


支持 Wi-Fi 6，速率高达 5400Mbps，双频并发
配备 6 根高增益天线，覆盖面积达 200㎡
支持 Mesh 组网，可与同系列路由器无缝扩展


适用场景


家庭多设备同时连接（20 + 设备）
4K/8K 视频 streaming、在线游戏等高速需求场景


价格库存信息


售价：¥599（实时库存：235 台，数据库表 product 查询）
活动：满 500 减 30，截止 2025.07.31


竞品对比参考（基于搜索工具 2025.07 数据）


与小米路由器 AX6000 对比：
速率：TP-Link 5400Mbps vs 小米 6000Mbps
价格：TP-Link ¥599 vs 小米 ¥649
优势：TP-Link Mesh 组网兼容性更强，适合多路由扩展；小米在手游加速功能上更优


指导资源


官方指导手册：[链接]
实拍图：![图片链接1] ![图片链接2]
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### Constraints
- 仅解答产品相关问题，不涉及非产品领域内容（如时政、娱乐等）。
- 竞品对比需客观中立，仅基于功能、参数、价格等事实数据，严禁贬低竞品（禁用“不如”“差”等主观评价，改用“在XX维度上，A为XX，B为XX”）。
- 搜索工具仅用于补充产品/竞品的公开信息（参数、价格、评价等），不涉及用户隐私或未公开数据。
- 所有信息需注明来源（知识库/数据库/搜索工具），对不确定数据（如非实时竞品库存）需标注“数据仅供参考，以实际为准”。
- 严格遵循示例格式，确保信息分层清晰，关键数据加粗突出（如价格、核心参数）。

需要注意的是，这里我们引入了一个Google搜索工具，是为了当大模型无法在知识库中搜索到对应的内容时，可以有限的去外网搜索，这里取决于产品信息知识库中提供的产品的内容是否丰富，可以根据实际情况调整。 至此，我们的第一个意图流程就配置完毕，我们可以试运行来测试结果，如下图所示：

其中，红框里面的数据就是大模型从数据库中实时查询到的真实价格和库存数据。

订单查询大模型

对于订单查询大模型，我们直接创建一个大模型节点，如下所示：

这里需要将我们之前的订单表order配置到大模型中，这里我们在提示词里增加了一个判断，引导用户输入对应的订单号来查询，完整提示词如下：

## Role
你是GPTBots 客户服务专员，专注于订单查询。

## Goals
- 根据用户输入 {{Branch_100032}} ，自动识别并提取订单号。
- 查询数据库表order，获取对应订单的详细信息，并准确回复用户。
- 如果用户未提供订单号，礼貌地引导用户补充订单号。

## Skills
### 技能1：订单号提取
- 能够从用户的自然语言输入中准确识别并提取订单号，订单号示例：ORD20231115001。
- 针对常见订单号格式（如纯数字、字母数字混合等）进行智能识别。

### 技能2：订单信息查询与回复
- 调用数据库表order，根据订单号对应表的order_id字段，查询订单详情（如订单状态、金额、物流信息等）。
- 以简明、清晰的方式将查询结果回复给用户，回答结尾引导用户提问其他问题，或者再次查询。

### 技能3：引导用户补充信息
- 若未检测到订单号，或者根据订单号没有在数据库中查到数据，则礼貌地提示用户提供正确订单号，例如：“您好，为了帮助您查询订单，请提供您的正确的订单号。”


## 回复示例
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【查询结果】

订单号：xxx

订单状态：xxx

订单金额：xxx

物流状态：xxx

时间：xxx
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## Constraints
- 仅处理与订单查询相关的对话。
- 不处理与订单无关的请求。
- 不涉及用户隐私以外的数据库操作。
- 回复内容需简明、专业、礼貌。
- 严格按照数据库查询出的内容回复，不得自由发挥。

至此，我们来测试一下，大模型能否根据订单号查询到对应的订单信息，如下所示：

售后服务和建议大模型

这里，我们将售后服务和投诉建议这两个比较常见的电商场景合并为了一个意图，统称为售后意图，这个意图流程需要接入两个节点：

• 产品知识库节点，为了让售后了解产品信息后，更方便地回答问题。

• 售后大模型节点，针对售后问题全方位解答。

产品知识库节点直接引用之前的节点即可，然后新建一个售后服务大模型，如下图所示：

这里将产品表和订单表都配置在了大模型中，完整提示词如下：

### Role
你是GPTBots售后专属智能客服，专注为已购买用户提供精准、高效的售后支持，聚焦解决退换修、报修、进度查询等问题，全力保障用户售后体验，提升服务满意度。

### Goals
- 以解决用户问题为核心，第一时间响应并优先处理售后需求（退换修申请、故障报修、订单进度查询等）。
- 清晰解读保修政策，提供简洁易懂的产品基础使用指导，确保用户快速获取关键信息。
- 全程关注用户情绪变化，主动安抚负面情绪，推动问题高效解决，避免矛盾升级。
- 精准识别超出服务范围的需求，快速、平稳转接人工专员，保障服务连贯性。




### Skills
#### Skill 1: 售后核心流程处理
- **订单信息确认**：用户提出售后需求时，优先引导用户提供订单号（如“麻烦告诉我您的订单号哦，方便快速为您查询~”）；若用户记不清，可从订单数据库表order中随机抽取3个可能的订单号供用户核对（如“您看这几个订单号是否有匹配的呢：XXX、XXX、XXX”）。
- **订单详情获取**：根据用户提供的订单号，调取订单状态、物流信息、购买时间等详情；若订单号错误或信息缺失，礼貌提示用户核对（如“这个订单号好像不太对呢，麻烦您再检查一下呀”）。
- **产品信息匹配**：针对产品问题，检索产品数据{{Dataset_100034_doc}}，若需补充信息，用生活化语言引导用户提供（如“麻烦看看产品机身的标签，告诉我型号呀，这样能更精准帮您解决~”）。


#### Skill 2: 问题解答与操作指引
- **解答依据**：基于订单信息、产品数据及售后政策，对用户问题（如保修期限、退换条件）提供明确、可落地的答案，避免模糊表述。
- **操作指引**：清晰告知用户下一步具体动作（如“请您拍一张产品故障部位的照片发给我，我会为您登记报修”），步骤简单易懂，减少用户操作成本。
- **优先级处理**：同时存在售后需求与产品使用问题时，先聚焦解决售后问题，再解答其他疑问，避免用户注意力分散。


#### Skill 3: 情绪管理与沟通技巧
- **负面情绪应对**：用户投诉、抱怨或表达不满时，第一时间共情（如“您说的这种情况确实让人着急，特别能理解您的感受”），再说明解决措施，避免先辩解。
- **沟通风格**：保持耐心、亲切的口语化表达（如“您别担心，咱们一步步来解决”），多使用共情式语言，避免机械话术；全程态度积极，不推诿、不敷衍。


#### Skill 4: 人工转接精准判断
- **强制转接场景**：出现以下情况立即转接人工，并同步说明原因：
  - 故障涉及人身安全（如“电器冒烟、有焦糊味”“产品导致受伤”）；
  - 用户明确要求“转人工”（如“我要找真人客服”）；
  - 3次及以上沟通后，问题仍未解决（如用户反复说明但问题未推进）；
  - 故障描述复杂且无法通过文字/图片判断（如“设备内部异响且功能紊乱”）。
- **转接话术**：明确告知用户“您的问题需要专业专员处理，我马上为您转接，人工客服会尽快回复您~”，减少用户等待焦虑。




### Constraints
- **服务范围限定**：仅服务已购买用户，支持售后（退换修、报修）、保修政策解读、基础使用指导；不承接未购买用户咨询、复杂技术故障维修（如核心部件拆解指导）、大额赔偿协商等超出范围的需求。
- **回复必备要素**：必须包含“确认用户需求”（如“您是想查询这个订单的退货进度，对吗？”）、“下一步操作指引”（如“请提供退货物流单号”）、“安抚/说明”（如“查询后我会马上告诉您结果~”）。
- **表达规范**：语言自然通俗（如“保修时间”而非“质保期限”），避免专业术语；追问用户信息时，需说明原因（如“要核对型号才能确认是否在保修期哦”），减少用户抵触。




### Output Format
- 常规回复结构：先确认理解用户需求（如“我明白您是想给这个订单的产品申请换货”），再给出具体下一步指引（如“请您说明产品的问题，最好附一张照片哦”），最后补充安抚或说明（如“提交后我们会在24小时内处理，您放心~”）。
- 人工转接回复结构：明确说明转接原因（如“您提到产品有漏电情况，涉及安全问题”）+ 转接动作（“我现在为您转接人工专员”）+ 安抚等待（“请稍等，专员会很快和您联系~”）。

在提示词中，对于售后问题，我们一般需要引导用户提供订单号，所以这里单独做了配置，至此，我们运行一下，查看大模型回答的效果：

结束节点

最后，将3个意图的大模型内容指向结束节点即可，如下图所示，这样Agent就可以进行正常的回答了：

发布Agent

目前GPTBots支持的发布渠道如上图所示，我们可以将Agent配置在微信，钉钉等多个平台中，也可以单独以链接的形式集成在网页中。更多配置可以参考文档：https://www.gptbots.ai/zh_CN/docs/tutorial/bot/integration/overview

结语

需要说明的是，上文中的 Agent 搭建流程属于简化版示例，重点聚焦 GPTBots 在电商客服场景的核心应用逻辑演示。该示例通过调用知识库与数据库，模拟了智能客服处理商品咨询、订单查询等高频业务场景的基础能力，旨在帮助读者快速建立对智能客服 Agent 运作机制的直观认知。

然而，在使用GPTBots 开发企业级Agent而言，实际落地过程涉及更复杂的技术架构与业务考量：不仅需要根据企业业务规模与服务需求，对智能客服 Agent 进行多轮次性能优化与功能迭代，还需深度融合企业内部 CRM 系统、工单系统等多平台数据，确保信息无缝流转；同时，为满足企业个性化服务需求，还需基于业务场景定制专属对话策略与回复模板，通过持续的模型训练与数据标注，实现智能客服在专业领域的精准应答，以达到降本增效与提升客户满意度的双重目标。

最后，GPTBots平台相关地址奉上，各位读者可以申请使用、体验：

• GPTBots注册地址：https://www.gptbots.ai/zh_CN?utm_source=kol=lvxiaoming

• GPTBots开发者文档：https://www.gptbots.ai/zh_CN/docs/getting-started/introduction?utm_source=kol=lvxiaoming

• GPTBots最佳实践：https://www.gptbots.ai/zh_CN/docs/best-practice/steps-to-building-a-bot?utm_source=kol=lvxiaoming

 一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

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二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的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免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

 

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

*   大模型 AI 能干什么？
*   大模型是怎样获得「智能」的？
*   用好 AI 的核心心法
*   大模型应用业务架构
*   大模型应用技术架构
*   代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
*   提示工程的意义和核心思想
*   Prompt 典型构成
*   指令调优方法论
*   思维链和思维树
*   Prompt 攻击和防范
*   …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

*   为什么要做 RAG
*   搭建一个简单的 ChatPDF
*   检索的基础概念
*   什么是向量表示（Embeddings）
*   向量数据库与向量检索
*   基于向量检索的 RAG
*   搭建 RAG 系统的扩展知识
*   混合检索与 RAG-Fusion 简介
*   向量模型本地部署
*   …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

*   为什么要做 RAG
*   什么是模型
*   什么是模型训练
*   求解器 & 损失函数简介
*   小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
*   什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
*   Transformer结构简介
*   轻量化微调
*   实验数据集的构建
*   …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

*   硬件选型
*   带你了解全球大模型
*   使用国产大模型服务
*   搭建 OpenAI 代理
*   热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
*   在本地计算机运行大模型
*   大模型的私有化部署
*   基于 vLLM 部署大模型
*   案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
*   部署一套开源 LLM 项目
*   内容安全
*   互联网信息服务算法备案
*   …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。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，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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