课程通知 | 6月26日《AI大模型企业综合应用与落地场景》精品公开课（南京站）

模块1：国内vs海外头部大模型标杆应用盘点与深度解析

1、核心导入：AI大模型企业级应用的现状与趋势，聚焦国内企业痛点，说明“为什么现在必须用AI”

2、海外头部大模型（GPT-5系、Claude、Gemini等）标杆应用解析

1）提炼可借鉴的核心逻辑，明确其优势

2）指出国内落地局限（数据安全、适配性、成本）

3、国内头部大模型（字节跳动Seed、KIMI、阿里通义千问等）标杆应用解析

1）覆盖国企、民企、中小企业案例（国产Agent工具本地化部署、中文场景适配）

2）突出“本土化、低成本、易落地”优势，对比海外模型的差异化价值

3）结合国内政策要求，解读数据安全合规要点

4、深度对比与启示

1）对比国内外模型在企业级应用、成本、安全、适配性四大维度的差异

2）给出国内企业选型建议（不同规模、行业选型方法，优先开源工具降门槛）

3）规避“盲目跟风选型”误区，结合OpenClaw等热门工具落地经验参考

模块2：AI企业级应用—营销篇：从线索，客情，市场，竞品，商机到成交的大模型全链路加持提效

1、全链路拆解

1）企业营销全流程痛点（线索获取难、客情维护繁、市场分析滞后等）

2）AI大模型在全链路的应用逻辑，打破“AI只能做文案”的误区

3）核心价值：降低获客成本、提升转化效率、减少人工干预

4）结合PODS案例，展示AI在广告投放、内容生成的效果

2、分场景实战应用

1）线索获取：

- AI生成精准营销内容（海报、文案、短视频脚本），自动匹配目标客群

- 结合黑塞提示词法则，生成贴合品牌调性的内容，适配国内主流渠道

2）客情维护：

- AI智能体自动跟进客户、记录沟通要点、提醒维护节点

- 结合扣子模板，实现客情维护自动化，提升客户粘性

3）市场与竞品分析：

- AI快速抓取市场趋势、用户需求，自动生成分析报告

- 实时监测竞品动态（产品、价格、营销策略）

- 结合Geotab案例，讲解AI处理海量数据、挖掘核心洞察的方法

4）商机转化：

- AI智能筛选高意向商机，生成成交话术、谈判方案

- 结合奔驰案例，讲解AI提升销售转化的方法

- 现场实操“用AI生成个性化成交方案”，讲师点评优化

3、案例解析

1）国内中小企业AI营销落地标杆案例（电商、制造业、服务业）

2）拆解“低成本、快速落地”核心逻辑，给出行业适配建议

3）讲解AI工具选型与搭配方法（提示词+Agent+RAG协同）

4）给出效果评估指标，结合趋势讲解2026年AI营销新方向

模块3：大模型核心技能：Agent智能体开发应用实战

1、核心认知

1）Agent智能体核心价值：从“被动问答”到“主动执行”，解决重复工作多、人工效率低的痛点

2）通俗解读核心架构（感知、规划、工具调用、记忆与纠错）

3）明确“Agent=大模型+规划能力+工具调用+记忆机制”，区别于普通聊天机器人

4）对比不同Agent工具优势与适用场景，给出选型建议

2、实战演练

现场实操搭建简易Agent（扣子客户跟进智能体、OpenClaw数据整理智能体）

1）无需复杂编程，依托工具模板快速落地，讲师现场指导

2）讲解Agent工具调用、流程优化技巧，实现“输入目标，自动完成任务”

3）拆解落地步骤（需求梳理、工具选型、模板配置、测试优化）

3、企业级落地建议

1）不同规模企业（小微、中型、大型）Agent落地路径，从简单自动化任务入手

2）优先落地高重复、低复杂度场景，降低落地门槛

3）结合工具优势，给出成本控制方案，讲解迭代优化方法

模块4：大模型核心技能：AI提示词工程—万用黑塞提示词法则

1、基础认知

1）提示词工程核心价值：管理者无需懂技术，用精准提示词让大模型“听话”

2）解决“AI输出质量差、不贴合需求”的痛点

3）建立“提示词是AI时代新外语”的认知，掌握“试错-优化-总结”核心逻辑

2、万用黑塞提示词法则深度拆解

1）基于黑塞作品“自然与心灵的诗意映照”“深度自我探寻”特质，结合企业管理场景优化

2）区别于设计领域用法，聚焦“高效决策、需求落地、问题解决”三大目标

3）拆解“角色设定+需求指令+输出要求+优化迭代”四大核心模块，可直接套用

4）附完整可复用提示词模板（适配国内主流大模型）

3、实战演练

1）针对管理者高频场景，现场实操提示词设计（生成战略框架、优化营销方案、分析成本优化方向）

2）结合黑塞提示词“深度洞察”特质，优化提示词精准度

3）讲师现场点评、修正，帮助学员建立个人提示词知识库

4、避坑指南

1）梳理常见提示词误区（模糊指令、缺乏边界、未明确输出格式）

2）给出快速优化技巧，确保管理者能独立设计高质量提示词

模块5：大模型核心技能：AI大模型加持下的数据分析，数据可视化与数字化管理

1、核心应用

1）AI大模型在数据分析中的实战场景（数据清洗、趋势分析、异常预警、决策支撑）

2）结合AI功能，讲解自然语言提问生成分析报表、可视化图表的方法

3）适配国内企业数字化管理需求，覆盖销售、库存、运营等高频场景

4）对比传统与AI分析效率差异，展示实测数据（分析效率提升10倍以上）

2、数据可视化实战

1）无需专业工具，用大模型快速生成适配汇报、决策的可视化图表（柱状图、折线图等）

2）AI自动推荐最优展示形式，支持多维数据联动、动态刷新

3）现场实操“用AI分析企业核心经营数据”，输出可视化结果

4）给出“AI+数字化管理”落地思路（实时监控业务、智能预警风险）

3、数字化管理落地

1）AI大模型助力企业数字化转型（简化流程、减少人工、提升决策效率）

2）结合宝马、丰田案例，提炼中小微企业轻量化落地方案，避免“重投入、难落地”

3）讲解如何借助AI打破数据孤岛，实现业务与数据无缝衔接

模块6：大模型核心技能：RAG知识库及各类应用场景下的智能客服应用实战开发

1、基础认知

1）RAG知识库核心逻辑：解决大模型“失忆、输出不准、不贴合业务”的痛点

2）本质是“企业私有知识+大模型”结合，无需专业开发即可搭建专属知识库

3）适配智能客服、内部培训等场景，对比传统知识库优势（检索快、响应准、可实时更新）

4）结合扣子AI平台，讲解企业级知识库核心价值（降本、提效）

2、RAG知识库搭建实战

1）针对非技术管理者，讲解轻量化搭建步骤（知识上传、分类、检索优化）

2）支持多格式（PDF/DOCX/PPT/TXT），无需编程，5分钟搭建基础知识库

3）结合产品手册、员工手册等场景，现场实操搭建简易知识库（适配智能客服）

4）讲解知识库日常运维技巧（自动补全盲区、优化检索精度）

3、智能客服应用落地

1）覆盖电商、企业售后、政企咨询、内部员工咨询等场景

2）结合埃森哲、德勤案例，讲解如何实现7×24小时自动答疑、精准匹配需求

3）现场演示对话流程，拆解“话术设计+知识库联动”核心要点

5）给出成本测算（减少50%客服人力）与效果评估方法

4、避坑指南

1）梳理常见问题（知识更新不及时、检索准确率低、适配场景有限）

2）给出轻量化解决方案，确保中小微企业低成本落地

3）结合扣子平台，讲解企业知识库敏感数据保护方法，保障合规