课程背景:
人工智能大模型已从技术概念演进为席卷全球的生产力革命引擎。从智能文案生成到复杂决策支持,从自动化办公到企业知识重塑,大模型正深度渗透每一个工作环节,重新定义效率标准与人才能力模型。驾驭大模型,已成为数字化时代职业竞争力的核心维度。
然而,面对这一变革,大多数职场人却陷入“能用但不会用,会用但用不好”的普遍困境:一是停留在基础问答,无法将AI转化为解决具体业务难题的精准工具;二是缺乏系统方法论,面对报告生成、数据分析、知识管理等复杂场景时无从下手;三是难以跨越从“工具使用”到“流程优化”与“智能构建”的鸿沟,更对随之而来的数据安全与合规风险缺乏认知。
本课程以“从应用到赋能,从操作到思维”为主线,紧密结合职场高频刚需场景。课程不仅深入解析大模型的核心原理与应用边界,更将系统传授覆盖提示词工程、智能办公、数据分析、知识库构建与智能体开发的完整能力栈。通过大量真实案例与实战演练,我们将引导学员掌握让AI产出专业、可靠、无“AI味”成果的密钥,并最终具备构建企业级智能应用的前瞻视野与合规意识,真正实现个人效能的突破与组织智能化的进阶。
课程收益:
1. 掌握AI核心原理与技术趋势:系统理解生成式AI的发展脉络与底层逻辑,提升对主流工具的判断力和选型能力。
2. 高效驾驭AI工具:学会精准设计提示词,熟练调教AI生成高质量内容,适配不同业务场景需求。
3. 实现办公效能跃升:掌握AI在写作、数据分析、PPT制作等场景的实战技巧,将重复工作自动化,效率提升10倍。建立“人机协同”工作模式,成为团队AI应用标杆。
4. 构建企业智能应用基座:学会搭建与优化企业知识库,并初探自主智能体开发。
5. 建立安全合规应用红线:识别数据泄露、幻觉等风险,确保AI应用安全可靠。
课程时间:2天 (6小时/天)
课程对象:企业全员
课程方式:讲师讲授+案例分析+实操演练
课程大纲
第一讲:AI大模型基本原理与实战应用全景
导入:AI的颠覆性力量,引了大模型的潜力
降本增效:让AI接管重复性与流程性任务
快速产出:缩短内容、报告、创意类任务的交付时间
智能决策:从“人+经验”转向“数据+AI洞察”
一、从概率模型到认知革命:大模型的颠覆性力量
1. 人工智能技术发展
2. 大模型的颠覆性力量
3.AI原理拆解
——AI的本质:从概率模型到认知突破
——超越搜索引擎:生成式AI的范式迁移
4. 大模型技术盲点和风险预警
二、大模型应用场景解析
1.解码DeepSeek核心优势
核心优势:强大推理性能,架构创新、极致成本效益、国产化生态
3. Deepseek快速发展的关键
1)突破“算力-性能”不可能三角
2)开源生态+国产化替代
3)免费策略:重新定义AI经济模型
4. AI与工作生活融合趋势
1) 个人效率革命
o 内容创作:AI写作/设计/代码生成
o 知识管理:智能摘要/跨语言翻译
2) 企业机遇
o 内容生产:公文、营销、视频脚本、合同生成
o 数据分析:BI洞察、报表自动化、智能问答
o 会议管理:会议记录、行动项追踪、自动纪要生成
o 决策支持:市场分析、竞品对比、客户画像提取
第二讲:驾驭核心——提示词工程
一、驱动大模型的密钥——提示词
讨论:提示词是什么?
讨论:为什么提示词决定AI输出质量?
二、提示词:驱动大模型的核心方法论
1. 揭秘提示词冠军的万能公式
万能公式:CO-STAR
2. AI时代的认知升级
1) 提示设计中如何使用乔哈里视窗
2) 四大类问题,提示技巧是什么?
问题类型一:人了解+AI了解
技巧:简单说
问题类型二:人不了解+AI了解
技巧:提出好问题,写好提示词
问题类型三:人了解+AI不了解
技巧:投喂模式,示例引导
问题类型四:人不了解+AI不了解
技巧:开放聊
3. 讨论:AI认识升级后的乔哈里视窗会是什么形状
第三讲:大模型助力高效办公
一、高效汇报
1. 智能PPT生成——突破创作瓶颈
重点:解决逻辑断裂、数据缺失导致的创作停滞
技巧:内容断层智能填充+信息密度精准调控+演讲剧本自动化
——万字报告→精要PPT:信息提取术
实操演练:写一个工作总结PPT
2. 打动人的PPT: 理清PPT核心目的
重点:不同的PPT类型,使用不同的思维方式
PPT类型:
1) 汇报型
2) 方案型
3) 宣讲型
4) 教育/ 培训型
5) 宣传/ 营销型
3. 3分钟从行业报告到PPT的转化
重点:聚焦核心结论,强化数据说服力
技巧:AI 抓取报告核心观点 + 行业模板适配
实操演练:3 分钟完成报告到 PPT
4.PPT页面文字太多——关键词提炼呈现
重点:提取关键信息,增加可信度
技巧:AI萃取主题和关键信息+视觉化呈现+交互增强
实操演练:1分钟把文字转成图表
5.PPT图太丑还不能删——优化呈现质感
重点:优化视觉呈现,保留核心信息
技巧:AI 辅助美化 + 信息聚焦强化
实操演练:3 分钟让普通图片变专业配图
6.搞定 PPT 排版,这 4 招让你的页面秒变高级!:
4个技巧:
1) 左右结构: 信息对比超清晰
2) 环形居中: 焦点一眼被锁定
3) 上下结构: 逻辑层层递进
4) 方块结构:内容利落不杂乱
7. PPT汇报抓住听众注意力
重点:破解内容枯燥难题,SCQA模型抓住听众注意力
大厂案例:在微软汇报者是如何吸引听众注意力的
二、高效文案
1. 会议通知
重点:解决信息不全、格式混乱导致的参会误解、筹备脱节问题
技巧:核心要素智能校验+格式模板自适应+参会提醒联动生成
2. 会议纪要
重点:解决信息不全、格式混乱导致的参会误解、筹备脱节问题
技巧:核心要素智能校验+格式模板自适应+参会提醒联动生成
3. 如何去掉AI味
重点:语言自然度校准、情感真实感植入、个性化表达强化
技巧:反模板化表达+句式节奏动态调整+立人设
案例实操:如何AI 写一个人味的演讲稿
4. 合同审核与生成:法律条款解析引擎
重点:风险条款识别、履约节点可视化、自动修订建议
技巧:评估风险点识别潜在问题+撰写有利条款
实操演练:撰写一个劳务合同
5. 财报风险挖掘实战(分析财报三大报表)
重点:破解内容枯燥难题,提升说服力
重点:自动化产出决策级洞察报告
1)资产负债表
2)利润表
3)现金流量表
拆解真实案例:A股上市公司财报风险挖掘实战
三、AI助力Excel数据处理和分析
1. Excel复杂公式记不住?——自然语言转函数代码
重点:解决复杂函数记忆与应用难题
技巧:精准定位表格+自然语言转公式错误调试
2. 人力数据看板的实现
重点:解决HR 手动分析数据耗时长、维度浅、人才潜力与风险难精准识别的核心痛点
技巧:生成人力资源看板
3.高效生成HR 数据报告
重点:解决 HR 数据整合繁琐、报告产出慢、数据洞察不深入的难题
技巧:AI 自动整合HR 数据 + 智能生成可视化报表 + 深度挖掘数据关联
4. 客户反馈量大难拆解?——AI 高效分析反馈数据
重点:解决反馈数据繁杂、核心需求难提炼分析难题
技巧:AI 智能提取关键需求点 + 多维度情感倾向深度研判
第四讲:进阶实战——企业知识库构建与应用
一、知识库:企业专属的“第二大脑”
1. 知识库的核心价值
o 提升回答准确性与专业性
o 弥补模型领域知识不足
o 降低成本,统一信息出口
o 有效抵御大模型“幻觉”
2. 企业知识库的类型与形态:个人库、团队库、企业级知识中枢
二、知识库搭建全流程实战
1. 知识获取与清洗:多源数据(文档、网页、对话记录)的导入与预处理
2. 知识结构化:标签体系设计、权限管理与版本控制
3. 检索增强生成(RAG)原理: 如何让大模型“引用”你的知识?
4. 优化技巧:
o 防幻觉设计:添加来源引用与置信度提示
o 检索优化:基于向量的语义搜索与混合检索
o 知识更新:设置定期回顾与增量更新机制
5. 实战演练:利用现有平台,动手构建一个部门项目知识库。
三、知识库的典型应用场景
1. 智能问答助手:7x24小时在线客服与员工支持
2. 项目知识沉淀与传承
3. 新人入职培训与加速
4. 合规与风控知识查询
第五讲:迈向自主——AI智能体(Agent)开发入门
一、从工具到伙伴:认识AI智能体
1. 大模型应用的三种协同模式:嵌入、副驾驶(Copilot)、智能体(Agent)
2. AI智能体的定义、核心模块与工作原理
o 感知、规划、行动、记忆、反思
3. 智能体与普通AI对话的本质区别
二、智能体的典型应用场景
1. 自动化客服与销售跟进
2. 数字人员工与流程自动化(RPA)
3. 案例分享:智能体在客户服务、内容创作、数据分析中的实际应用
三、零代码/低代码智能体开发平台实战(以主流平台为例)
1. 平台核心功能与生态介绍
2. 智能体创建三步法:定义角色、配置能力、设计流程
3. 工作流(Workflow)编排基础:插件调用、条件判断、循环处理
4. 实战演练:搭建一个能够自动处理客户咨询并生成服务工单的初级智能体。
第六讲:合规与安全——树立大模型应用中的合规意识
一、大模型技术盲点和风险预警
1. 数据安全风险:
o 案例解析:三星半导体数据泄露事件(通过ChatGPT导致设计泄露)
o 敏感信息识别与防护:客户数据、财务信息、核心技术文档
2. 合规与法律风险:
o 案例解析:美国律所使用ChatGPT生成虚假案例被罚事件
o 知识产权风险:AI生成内容的版权归属与侵权认定
o 行业合规要求:金融、医疗、政务等行业的特殊监管政策
3. 模型与输出风险:
o 幻觉(Hallucination)问题:错误信息的生成与辨别
o 偏见与歧视:训练数据偏差导致的输出问题
o 提示词注入(Prompt Injection)攻击与防范
授课老师
雷曼老师 AI提效实战专家
常驻地:北京
邀请老师授课:13439064501 陈助理

