AI大模型企业落地指南

一本在手，AI大模型落地无忧，企业竞争力飙升不是梦！
从基础概念到实战应用，全方位解析AI大模型在企业中的落地路径。
通过丰富的企业落地案例，详细展示AI大模型在不同行业的应用场景和解决方案。

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，大模型技术已成为推动各行各业变革的重要力量。为了帮助企业管理者和技术人员更好地理解和应用这一前沿技术，本书精心编排多个篇章，从基础概念到实战应用，全面系统地介绍AI大模型的相关知识。概念普及篇（第1～2章）简要概述人工智能与大模型的基本概念及其对社会经济的广泛影响。企业落地准备篇（第3～4章）介绍企业大模型应用落地的常见形式，评估AI能力边界，解析大模型落地的必备要素，梳理公司已有的业务链条，寻找AI落地场景，并细化落地方案。企业落地步骤篇（第5章）聚焦大模型具体落地步骤以及大模型安全、算法备案和内容版权等相关内容。大模型原理篇（第6～7章）深入剖析大模型等的基础原理和应用原理，旨在提升模型性能。应用开发篇（第8～9章）通过丰富的实战案例生动展示大模型在企业中的实际应用效果。未来展望篇（第10章）预测AI技术的发展趋势，并深入分析这些趋势对社会经济产生的深远影响，为企业决策者提供前瞻性的思考角度。本书适合企业高管及负责人、技术部门负责人及一线IT工程师阅读，旨在帮助读者全面了解大模型技术，把握科技发展的先机。

贾利阳 清华大学硕士研究生毕业，曾就职于百度、高途教育、美团等知名企业，历任技术负责人、集团CTO等核心职位，现任国家互联网数据中心产业技术创新战略联盟专家委员。拥有十余年大数据、AI与云计算领域的实战经验，持有多项技术发明专利。研究方向涉及企业AI落地规划与实施、中台化建设、技术管理体系搭建及企业战略制定等。迄今为止，已为多家国内外企业提供AI技术培训、技术架构咨询及数字化转型解决方案等专业服务。
王奇 北京航空航天大学国家重点实验室硕士研究生毕业，获得专利15项，出版技术专著一部。拥有十余年人工智能算法研究与工程落地经验，曾任职于阿里巴巴、360、高途教育、滴滴等知名公司，历任算法专家、算法平台负责人等核心岗位。擅长人工智能大模型算法在工业场景中的落地应用，深度参与并主导多个月活跃用户数达千万级的产品算法研发与全链路落地项目。

一、概念普及篇

第1章AI与大模型概述03

1.1什么是AI03

1.2AI基本原理简述03

1.3AI应用场景05

1.4大模型概述07

1.4.1大模型概念介绍07

1.4.2提示词11

1.4.3大模型与传统AI的区别12

1.4.4AI、AIGC、AGI的区别13

1.4.5大模型发展历程14

1.4.6大模型的基本特点与原理15

1.4.7大模型领域的著名定律ScalingLaw17

1.4.8大模型企业生态架构18

1.4.9智能体20

第2章大模型的商业价值22

2.1企业靠大模型才能解决的业务痛点22

2.2大模型应用场景介绍24

2.2.1个人生活与工作24

2.2.2企业应用26

2.3大模型在企业中的应用与价值30

2.3.1更好的用户体验30

2.3.2提升企业收入31

2.3.3提高生产效率33

2.4企业为何务必关注和拥抱AI技术34

2.4.1提升竞争优势34

2.4.2行业大势所趋34

2.4.3客户需求在不断升级35

2.4.4提升科技含量36

2.4.5数据驱动业务增长36

二、企业落地准备篇

第3章大模型落地准备工作41

3.1企业大模型应用落地的常见形式41

3.1.1员工个人办公使用41

3.1.2与企业数字化系统相集成42

3.1.3用AI原生方式重构企业数字化系统42

3.1.4嵌入物联网设备44

3.1.5催生新的超级个体形态44

3.2大模型现有的能力边界45

3.2.1大模型现有的能力边界与瓶颈45

3.2.2大模型未来提升方向48

3.3大模型落地的必备要素50

3.3.1数据50

3.3.2算力51

3.3.3模型53

3.3.4人才54

3.4全面梳理公司已有的业务链条，寻找AI落地场景56

3.4.1选取产品与AI的创新结合点56

3.4.2用AI替代低效重复的业务环节57

3.4.3对标同行业或跨行业友商的AI方案59

第4章大模型落地方案解析61

4.1根据不同预算和企业规模选择合适的落地方案61

4.1.1使用公有云大模型61

4.1.2与外部厂商合作64

4.1.3内部微调大模型66

4.1.4大模型+RAG69

4.1.5从0到1自研大模型70

4.2评估大模型落地整体预算投入72

4.2.1数据投入72

4.2.2算力投入72

4.2.3技术投入73

4.2.4人力投入73

4.3衡量AI落地的投入产出比73

三、企业落地步骤篇

第5章大模型落地全流程77

5.1数据预处理77

5.1.1具体要求77

5.1.2数据采集79

5.1.3数据标注79

5.1.4数据清洗80

5.2大模型评测81

5.3大模型与企业应用无缝衔接84

5.4部署上线85

5.5效果评估与数据反馈闭环87

5.6大模型迭代88

5.7大模型安全建设89

5.8大模型算法备案91

5.8.1进行大模型算法备案的必要性91

5.8.2算法备案合规的要点91

5.8.3算法备案的流程94

5.8.4国内已通过备案的大模型产品95

5.9大模型内容的版权问题95

5.9.1大模型输出内容的版权问题95

5.9.2训练数据集的知识归属和付费问题96

四、大模型原理篇

第6章大模型基础原理99

6.1大模型原理及基础概念99

6.1.1大模型的定义99

6.1.2大模型基础结构100

6.1.3大模型参数训练方式102

6.2大模型基座Transformer106

6.2.1背景介绍107

6.2.2Transformer的基本结构107

6.3扩散模型111

6.3.1扩散模型背景介绍111

6.3.2扩散模型定义114

6.3.3扩散模型实现文生图115

6.3.4扩散模型应用场景和前景分析117

6.4多模态大语言模型118

6.4.1背景介绍119

6.4.2多模态大语言模型训练过程120

6.4.3多模态大语言模型评估123

6.5推理大模型124

6.5.1背景介绍125

6.5.2DeepSeek-R1核心原理127

6.5.3DeepSeek-R1训练过程130

6.5.4DeepSeek-R1历史意义132

第7章大模型应用原理134

7.1大模型微调原理134

7.1.1大模型微调定义134

7.1.2大模型微调应用场景135

7.1.3大模型微调方法总结136

7.2大模型量化技术141

7.2.1量化的技术原理142

7.2.2量化过程143

7.2.3量化算法144

7.3AIAgent146

7.3.1背景介绍146

7.3.2什么是AIAgent147

7.3.3AIAgent的组成部分147

7.3.4AIAgent的挑战与展望149

五、应用开发篇

第8章企业大模型应用实战153

8.1企业基于提示工程解决业务问题153

8.1.1零样本提示154

8.1.2少样本提示156

8.1.3思维链提示157

8.1.4任务分解159

8.2企业如何构建私有垂域大模型159

8.2.1开源大模型160

8.2.2构建垂域大模型的方式162

8.2.3企业构建垂域大模型的步骤164

8.3企业如何构建AIAgent167

8.3.1AIAgent开发框架介绍168

8.3.2AIAgent的开发和部署174

第9章企业大模型落地案例179

9.1B2C电商平台企业大模型应用落地案例179

9.2CRM企业大模型落地案例181

9.3科技公司基于大模型构建智能音箱任务型对话系统183

9.3.1智能音箱简介183

9.3.2智能音箱对话系统184

9.3.3基于大语言模型构建智能音箱对话系统185

9.4Runway公司基于大模型引领图像、视频变革187

9.4.1Runway公司简介187

9.4.2Runway公司基于大模型的产品案例188

9.4.3Runway公司重塑工作流192

9.4.4影视公司基于Runway公司的工具制作AI电影193

六、未来展望篇

第10章未来展望199

10.1大模型的当前发展阶段199

10.2AI未来发展趋势201

10.3具身智能202

10.4未来新型企业组织架构204

10.4.1未来新型人机协作方式204

10.4.2未来新型企业组织架构205

10.5AGI206

10.6人类社会的终极形态208