课题名称：如何使用好AI——从理解模型到高效落地

一、引言：AI为什么强大，却常常“不好用”？

  • 人们对AI的高期望与实际使用中的落差
  • 误区示例：滥用ChatGPT、模型输出不稳定
  • 引出本课题目标：掌握从模型原理到实践应用的核心能力

二、模型选型：不是越大越好，而是合适最重要

  • 通用大模型 vs 行业模型 vs 小模型
  • 开源模型 vs 商业API：能力、成本、安全对比
  • 如何根据场景选择模型（问答、创作、客服、代码、语音等）

三、语言模型 vs 推理模型：你真的知道你在用什么吗？

  • 什么是语言模型（LLM）？什么是推理模型？
  • GPT系列、Claude、通义千问、DeepSeek等模型的类型划分
  • 混合智能模型：Agent、工具增强、插件系统简介

四、模型原理通识：不懂结构，就别怪它不听话

  • Transformer 原理通俗解释
  • Token、Embedding、向量语义
  • 模型训练阶段 vs 推理阶段
  • 为什么Prompt会决定模型表现？

五、上下文长度与记忆力：AI的“短期记忆”机制

  • 什么是上下文窗口？
  • 为什么上下文太短会导致“答非所问”？
  • 如何用RAG、外部知识库扩展模型记忆？

六、常见误解与困惑：AI为啥回答不合人意？

  • 用户表达不清 vs 模型理解不到
  • 模型输出“编造”现象的底层原因（幻觉 hallucination）
  • Prompt设计不佳 / 缺乏系统提示
  • 如何调试AI回答质量？（提示调优 + few-shot 示例）

七、高效使用AI的核心策略

  • Prompt工程实战：角色定义、场景设计、格式限制
  • 构建多轮对话逻辑与上下文管理
  • 工具增强AI：RAG、插件、函数调用、数据库联动
  • 数据闭环：采集用户数据 → 训练优化 → 热更新部署

八、真实应用案例分析

  • 企业客服系统中如何用好AI
  • 智能文档问答系统设计
  • 结合流程自动化（RPA + AI）的业务场景
  • 低代码平台集成AI的实践

九、未来趋势与能力建议

  • 多模态融合（图+文+语音）
  • 长上下文与记忆增强（如Claude 3, GPT-4o）
  • 私有化部署、安全可控的大模型
  • 从使用者向“AI能力构建者”转型