企业官网建设流程全解析

当前企业AI应用普遍陷入“演示陷阱”，即仅停留在聊天框等简单交互层面，未能有效提升业务效率。文章指出，要实现AI价值，需将AI嵌入明确的业务流程（Workflow），而非单纯依赖功能演示。通过梳理业务流程、定义AI介入点、明确人工确认环节，才能让AI真正成为业务助手，实现从“人找它”到“它自己出现”的转变。文章强调，AI并非万能，需合理界定自动化边界，并结合企业知识、数据等多要素，构建完整的AI落地体系。

我现在看企业做 AI，有一个变化越来越明显。

大家已经不太缺一个聊天框了。

老板自己会用，员工也会用。

写方案、写邮件、做总结、查资料，很多事情直接丢给 AI，确实能省一点时间。

AI 明明已经很好用了，业务效率却没有发生太大变化。

原因往往不是模型不够聪明，而是 AI 还停留在聊天框里。

1、演示很好看，第二天就卡住

举一个餐饮企业很常见的场景。

一家连锁餐厅，每天会收到几十条甚至上百条顾客评价。

老板想做一件事：让 AI 帮他们处理差评。

第一步很容易。把一条差评复制给 AI。

AI 很快就能判断：这是服务态度问题，这是出餐速度问题，这是菜品问题。

这是配送问题。然后再生成一段比较合适的回复。

演示的时候效果很好，老板看完可能会说：这个东西可以。

真的让门店第二天开始用，问题马上就来了。

2、没人回答的六个问题

谁把差评复制给 AI？每天什么时候处理？

AI 判断错了怎么办？涉及退款怎么办？涉及食品安全怎么办？

生成的回复谁审核？回复以后，问题有没有真正解决？

到这里，事情才刚刚开始。

企业真正需要的，从来不是一段漂亮的文字。

而是一套能跑起来的工作。

3、Workflow 不是技术名词

这就是我为什么越来越重视 Workflow（工作流）。

我更愿意把它理解成：

把一项原本靠人推动的工作，拆成明确的步骤，

让 AI 在合适的位置介入。

还是刚才的差评。以前可能是这样一条线：

顾客评价 → 店员看到 → 人工判断 → 回复 → 记录 → 店长处理。

加入 AI 以后，可以变成另一条：

顾客评价进入 → AI 分类 → 判断风险等级 → 普通问题生成回复建议。

高风险问题转人工 → 人工确认 → 回复顾客 → 处理结果记录 → 汇总进入经营分析。

AI 其实没有包办一切。它只是进入了原来的工作流程，而且进入的是比较合适的位置。

PART · 04 / NOT THE TOY FIRST · 别因为好玩就做成项目

4、别因为好玩就做成项目

我做 FDE（企业 AI 落地）项目时，经常提醒自己一句：

不要因为一个 AI 功能很好玩，就马上把它做成一个项目。

先看业务原来是怎么工作的。

很多企业的问题，并不是没有 AI，而是工作本身就没有被梳理清楚。

5、「帮销售跟进客户」不是需求

比如销售每天跟进客户。

老板说：让 AI 帮销售跟进客户。听起来很合理。

继续问下去：

客户从哪里来？谁负责分配？什么客户需要当天跟进？

销售什么时候联系？联系以后记录在哪里？什么情况算有效沟通？

客户说考虑一下，下一步是什么？超过多少天没有回复，需要再次提醒？

什么情况下交给销售主管？

「AI 帮销售跟进客户」其实不是一个需求，它是一大段业务流程。

流程都没有定义清楚，直接做 Agent（智能体），最后很容易变成一个很聪明的聊天机器人。

PART · 06 / TWO EXPERIENCES · 人找它，和它自己出现

6、人找它，和它自己出现

聊天框里的 AI，默认是「人找它」。业务流程里的 AI，应该变成「工作到这里，它自己出现」。

这是两个完全不同的体验。

比如运营人员每天早上九点打开 AI，说一句帮我分析一下昨天的销售。

AI 可以完成。

企业若已经定义好流程，每天固定时间自动获取允许访问的数据。

系统检查异常，生成经营简报，把需要负责人确认的问题列出来。

运营人员看到的就不再是「我今天要不要问 AI」，而是「今天有三个问题需要我判断」。

AI 从一个需要被主动使用的工具，变成了业务流程中的一个环节。

这个变化，我认为比单纯提升回答质量重要得多。

7、不是所有事都自动化

Workflow 也不是把所有东西都自动化。

有些事情特别适合 AI。

整理。分类。摘要。初步判断。信息匹配。生成草稿。发现异常。

有些事情就不该轻易交给 AI 自动执行。

退款。价格调整。会员权益变更。食品安全问题处理。

涉及法律或重大客户投诉的回复。

这些事即使 AI 判断准确率已经很高，也不代表企业就该让它直接执行。

所以我设计 Workflow 时，通常会先问一句：

这一节点，AI 做完以后，是直接执行，还是交给人确认？

需要人确认，就把这个确认动作真正放进流程里。

不要嘴上说「人工审核」，系统里却没有这个步骤。

8、客户经营本来就是一件事

前面我写过一个问题：第一次来店的顾客，什么时候值得邀请入会。

这个场景也很适合用 Workflow 来理解。

不是让 AI 判断这个顾客值不值得入会，而是这样一整条：

顾客第一次消费 → 获取必要信息 → 判断当前是否适合邀请。

店员执行邀请 → 顾客接受或拒绝 → 后续消费记录 → 观察复购。

更新客户状态 → 决定下一步经营动作。

AI 可以出现在其中几个节点，但它不是整个流程。

这也是我现在对全域客户经营这个方向越来越感兴趣的原因。

客户经营本来就是一个连续过程。

公域内容产生互动，互动产生线索，线索进入客户池。

客户第一次消费，消费以后产生会员关系。

会员发生复购，企业再根据客户状态做下一次触达。

每个环节都是一个孤立的小工具，企业最后会得到十几个 AI 应用。

放进同一条 Workflow 里，价值才开始变得清楚。

9、串起来以后，新问题也来了

Workflow 做到这里，又会碰到另外几个问题。

AI 从哪里获取企业知识？需要调用哪些系统？有没有权限？

不同客户的数据能不能关联？判断结果怎么测试？

做错了谁负责？上线以后，结果怎么回来？

所以我现在越来越少把企业 AI 理解成「模型 + Prompt（提示词）」。

真正落地以后，更接近：业务流程 + 数据 + 知识 + AI + 工具 + 人工判断 + 结果反馈。

Workflow 只是把这些东西串起来。

10、先问有哪项工作每天有人在做

一家企业找我做 AI，我现在通常不会先问：你想做一个什么 AI 应用？

我更愿意问：你们现在有哪一项工作，每天都有人在做？

然后继续追：

谁在做？从哪里开始？中间经过哪些步骤？

哪些地方最耗时间？哪些地方最容易出错？

哪些地方必须由人决定？最后结果是什么？

问到这里，AI 应该放在哪里，通常就清楚很多。

有时候答案甚至是：这个地方暂时不需要 AI。

聊天框当然还有价值。我自己也每天用。

只是当 AI 真正进入企业以后，我越来越不把聊天框当终点。

今天这项工作，AI 能不能真正接住其中的一段。

能接住，而且这段工作能够持续跑下去，才算真正进入了业务。

大模型的知识又多又杂，到底怎么学？

做这行久了，被问最多的问题就一个：大模型的知识又多又杂，我到底先学啥？翻了一堆资料，看啥都像重点，结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍，零基础、应届生、转行的都适用。跟着走，至少方向不乱、不瞎忙，学完拿得出手。

第一阶段（10天）：初阶应用

这一阶段就一个目标：把大模型真正"玩明白"，不是只会聊天那种，而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。

• 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

这阶段正式进实战，目标很实在：做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库，一个 agent 对话机器人。

• 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

• …

走完这 30 天，Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用，简历上也敢写"大模型应用开发"了。

第三阶段（约20天）：动手微调

学到这，你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调，搞出垂直领域的专用小模型。

• 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
• …

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。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗？

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第四阶段（20天）：商业闭环，部署落地

技术学完，落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。

• 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
• …

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1、大模型系统化学习路线

2、大模型学习视频教程

3、大模型学习书籍&电子文档

4、AI大模型最新行业报告

5、大模型项目实战&配套源码

6、2026大模型大厂面试真题

7、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

8、适合谁学？

• 传统后端 / Java / 前端开发，想转型 AI 应用
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• 产品经理、运营，想武装职业竞争力
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学习是反人性的，但回报是真金白银。技术会更新，赛道会切换，但只要你先动手，机会就永远站在你这边。

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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好了，就写到这。路线是死的，人是活的，卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏，别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。