产业赋能丨教程（二）AI智能体搭建

1.精准定位需求

• 降本增效型：客服机器人（自动应答、工单处理）、财务智能审核（发票识别、风险预警）

• 增长驱动型：智能推荐系统（用户画像×商品匹配）、营销内容生成（广告文案/短视频脚本）

• 创新突破型：工业质检（视觉缺陷检测）、医疗辅助诊断（CT影像分析）

2.场景选择原则

• 优先选择数据沉淀完整的业务环节（如客服对话记录、交易数据）

• 避免涉及强主观决策场景（如法律判决、医疗处方）以规避合规风险

避坑指南：

• 慎用境外工具（如ChatGPT API），优先选择工信部认证的国产平台

• 涉及用户数据的场景必须部署私有化版本（如华为ModelArts私有云方案）

1. 数据采集合规要点

• 通过《用户隐私协议》获取明示授权（勾选同意≠合法）

• 使用脱敏工具处理身份证号、手机号等敏感信息（推荐：阿里DataTrust）

2. 数据标注提效方案

• 自动标注：用Label Studio预标+人工复核（效率提升60%）

• 众包平台：百度众测、龙猫数据（适合图像/语音标注）

3. 数据增强技巧

• 文本类：Synonyms库生成同义词替换

• 图像类：使用Albumentations进行旋转/模糊/遮挡处理

1. 中小企业快速上手方案

• 学习率≤3e-5（防止梯度爆炸）

• Batch Size=32（平衡速度与显存占用）

• 在百度EasyDL上传数据→选择预训练模型（如ERNIE 3.0）→云端自动训练

• 关键参数设置

2. 行业大模型微调策略

• 使用LLaMA-2 13B+LoRA技术，10%算力实现90%效果

• 领域知识注入：将企业产品手册/客服QA对作为微调数据集

3. 防过拟合核心技巧    

• Early Stopping阈值设为验证集loss连续3次不下降

• 添加Dropout层（比例建议0.3-0.5）

1. 轻量化部署方案

• Web端：通过FastAPI封装模型→Docker容器化部署

• 移动端：TensorFlow Lite量化模型（体积压缩至1/4）

2. 现有系统对接方式

• CRM系统：通过RPA（影刀/UiBot）自动抓取数据

• 微信生态：接入企业公众号菜单栏/小程序客服接口

3. 人机协同设计

• 设置人工接管阈值：当置信度<85%时转人工客服

• 构建知识沉淀闭环：人工处理的优质对话自动存入训练库

1. 监控指标体系

• 基础指标：日均调用量、响应速度（≤500ms）

• 质量指标：意图识别准确率（≥92%）、用户满意度（≥4.5星）

2. 持续优化策略

• A/B测试：每月对比新旧模型在10%流量下的表现

• Bad Case分析：每周抽取100条失败样本优化标注

3. 用户反馈机制   

• 设置“AI助手是否解决问题？”即时评价按钮

• 负面反馈自动触发工单系统（24小时内人工回访）

七、明确平台目标与定位

八、企业级AI智能体工具链推荐