项目一：意图识别技术与实战

案例：智能政务热线意图分类与工单自动分发系统

场景：某市12345政务服务热线，每日接收数万通市民来电。

意图识别代码

实战内容：

• 使用BERT+BiLSTM+CRF构建多标签意图识别模型，识别超过200种政务意图（如投诉、咨询、报修等）。
• 集成实时语音转文本（ASR）引擎，实现通话过程中实时意图判断与工单自动生成并分发给对应部门。
• 系统准确率>92%，减少人工分单率70%，工单处理时效提升50%。

1. 技术架构

数据层：政务知识库、历史工单库、政策法规库、实时通话语音流。

预处理层：
ASR引擎：集成高精度语音识别（如科大讯飞/阿里云ASR），将实时语音转为文本。
文本清洗：去除冗余词、标准化地址、部门名称等实体。

核心模型层：
基础模型：采用RoBERTa-wwm-ext作为基础预训练模型。
网络结构：BERT + BiLSTM + Attention + CRF，处理序列标注与分类。
多任务学习：同时进行意图分类（200+类别）和关键实体抽取（如地址、人名、事件）。

应用层：
实时推理API：使用TensorFlow Serving或Triton部署模型。
工单规则引擎：基于意图和实体，自动匹配责任部门并生成工单。
人工审核台：低置信度结果交由人工复核，并用于模型持续学习。

2. 实施路径

Phase 1 (8周)：数据标注与模型训练
对5万条历史通话文本进行意图和实体标注。
在4*V100服务器上完成模型训练与调优。

Phase 2 (4周)：系统集成与测试
与现有呼叫中心系统对接，实现ASR→文本→意图识别→工单生成的端到端流程。
在测试环境进行压力测试，确保并发量>1000。

Phase 3 (2周)：上线与优化
小流量上线，根据反馈优化模型，最终全量部署。

项目二：RAG与大模型智能客服

案例：金融证券行业智能投顾RAG系统
场景：证券公司客服中心，处理客户对产品、行情、政策的咨询。
RAG客服代码

实战内容：

• 构建本地化金融知识库（包括产品说明书、研报、公告等），使用RAG+LLM（如ChatGLM3-6B）进行检索增强生成。
• 实现带来源引用的精准问答，支持实时行情数据接入与风险提示。
• 上线后客服人力成本下降40%，问答准确率从65%提升至88%。

1. 技术架构

知识库构建：
数据源：产品说明书、证监会公告、公司研报、财经新闻。
向量化：使用BAAI/bge-large-zh模型生成文档向量。
存储：Milvus/Pinecone向量数据库，ES作为次级索引。

检索模块：
混合检索：向量检索 + 关键词检索（BM25），提升召回率。
重排序：使用Cross-Encoder对检索结果进行精排。

生成模块：
LLM选择：ChatGLM3-6B（金融领域微调版）。
提示工程：设计特定模板，强制模型引用来源并添加风险提示。

应用层：
流式输出：通过Server-Sent Events实现答案逐字输出。
反馈学习：收集用户"点赞/点踩"数据，用于RAG评估与优化。

2. 实施路径

Phase 1 (6周)：知识库构建与测试
完成金融文档的解析、清洗和向量化入库。
构建检索测试集，评估不同检索策略的MRR@10指标。

Phase 2 (4周)：系统开发与集成
开发前后端系统，集成LLM与检索模块。
实现会话管理、敏感信息过滤等功能。

Phase 3 (4周)：试点与推广
在部分客服团队试点，收集反馈优化系统。
建立知识库持续更新机制，每周自动增量更新。

项目三：信息抽取与图谱问答

案例：医疗科研文献知识图谱与智能问答平台
场景：医药企业研发部门，需从海量医学文献中提取药物、疾病、基因关系。

知识图谱代码

实战内容：

• 使用ERNIE+UIE抽取实体与关系，构建千万级节点的医疗知识图谱。
• 开发图谱问答系统，支持如“哪些药物可靶向EGFR突变？”等复杂查询。
• 已服务内部研发团队，文献调研时间从2周缩短至1天。

1. 技术架构

信息抽取：
实体识别：使用UIE统一信息抽取框架，识别疾病、药物、基因、症状等实体。
关系抽取：基于预定义Schema，提取"药物治疗疾病"、"基因表达蛋白"等关系。
事件抽取：识别临床试验、药物副作用等复杂事件。

知识图谱构建：
图数据库：Neo4j（适用于复杂关系查询）。
图谱架构：实体-关系-属性标准三元组，支持本体推理。

问答系统：
问句解析：将自然语言问句解析为Cypher查询语句。
答案生成：基于查询结果，使用T5模型生成自然语言答案。

2. 实施路径

Phase 1 (10周)：图谱构建
标注1万篇医学文献，训练UIE模型（F1>0.85）。
构建包含500万三元组的医疗知识图谱。

Phase 2 (6周)：问答系统开发
开发问句到Cypher的转换模型，开发问答前端界面。
构建测试集，评估问答准确率（目标>80%）。

Phase 3 (4周)：部署与应用
部署至医药企业研发环境，培训研究人员使用。
建立图谱月度更新机制，持续吸收新发表文献。

项目四：Dify智能开发与应用

案例：零售企业基于Dify搭建会员智能运营平台
场景：大型连锁超市会员运营场景复杂，需快速迭代智能应用。

Dity平台代码

实战内容：

• 使用Dify拖拽式构建会员画像分析、个性化推荐、自动短信触达等AI应用。
• 集成企业内部CRM与交易数据，实现“购买频次下降会员”自动识别与优惠券发放。
• 开发周期从3个月缩短至2周，会员复购率提升15%。

1. 技术架构

Dify平台：企业版本地化部署，确保数据安全。

数据集成：
数据源：CRM系统、交易数据库、微信小程序行为数据。
ETL管道：使用Airflow调度每日数据同步任务。

应用构建：
工作流设计：在Dify画布上拖拽构建：会员分群节点 → 个性化推荐节点 → 短信触达节点
AI能力集成：调用平台内置的LLM、推荐算法等组件。

监控与运维：
应用监控：监控各节点运行状态与性能指标。
A/B测试：对不同策略进行效果对比。

2. 实施路径

Phase 1 (2周)：环境准备与数据接入
部署Dify企业版，配置数据库连接。
建立会员数据视图，确保数据合规使用。

Phase 2 (3周)：应用开发与测试
在Dify上构建3个核心应用：会员画像、流失预警、个性化推荐。
完成端到端测试，验证数据流转正确性。

Phase 3 (1周)：培训与上线
培训业务人员自主构建简单应用。
正式上线，建立应用迭代流程。

项目五：多模态内容理解与检索

案例：电商平台跨模态商品搜索系统
场景：用户通过图片或视频查找相似商品。

多模态代码

实战内容：

• 使用CLIP+向量数据库构建多模态检索系统，支持“以图搜图”、“视频片段搜同款”。
• 部署于千万级SKU的电商平台，搜索结果CTR提升25%，退货率因精准匹配下降10%。

1. 技术架构

特征提取：
图像编码器：CLIP ViT-L/14，提取图像特征向量。
文本编码器：同一CLIP模型的文本编码分支。
视频处理：抽取关键帧，分别提取特征后融合。

向量检索：
向量数据库：Milvus集群，支持亿级向量检索。
索引类型：HNSW图索引，平衡精度与速度。

结果优化：
多模态重排序：使用融合模型对Top-K结果进行精排。
业务规则：结合销量、评分等业务指标进行最终排序。

2. 实施路径

Phase 1 (8周)：模型准备与索引构建
对平台5000万商品图片提取特征向量并构建索引。
构建测试集，优化检索精度（Recall@100 > 0.95）。

Phase 2 (4周)：系统集成
开发搜索API，与电商前端集成。
实现实时特征提取（针对用户上传图片）。

Phase 3 (4周)：效果优化与上线
A/B测试验证效果，逐步扩大流量。
建立bad case分析机制，持续优化模型。

项目六：ChatBI智能分析与可视化

案例：制造业经营决策ChatBI系统
场景：企业高层与业务人员需实时了解产销存数据。
业务代码参考

实战内容：

• 基于LLM+Tableau嵌入式开发，支持自然语言查询如“上月华东区A类产品销售额环比趋势？”
• 系统自动生成多维度图表与归因分析，替代传统报表制作。
• 覆盖2000+员工，日均查询量>5000次，决策响应速度提升80%。

1. 技术架构

数据层：
数据仓库：ClickHouse，支持快速OLAP查询。
语义层：构建业务指标定义（如"销售额"、"环比"等）。

NL2SQL模块：
问句解析：使用fine-tuned T5模型将自然语言转为SQL。
SQL校验：语法检查与权限验证，防止恶意查询。

可视化生成：
图表推荐：基于查询结果类型自动推荐合适图表。
报表生成：集成ECharts，生成可交互可视化报表。

对话管理：
上下文理解：基于会话历史支持追问式分析。
答案解释：对生成的SQL和结果提供业务解释。

2. 实施路径

Phase 1 (6周)：数据准备与模型训练
构建业务指标语义层，准备NL2SQL训练数据。
训练问句转SQL模型，准确率目标>85%。

Phase 2 (4周)：系统开发
开发前后端系统，集成查询与可视化模块。
实现用户权限管理，确保数据安全。

Phase 3 (4周)：试点与推广
在管理部门试点，收集典型问题优化系统。
全公司推广，建立问题反馈与知识库更新机制。

项目七：PDF智能公式与计算

案例：金融机构信贷报告自动解析与风险评估
场景：银行信审部门需从企业财报PDF中提取财务指标并计算风险分。
PDF提取公式代码

实战内容：

• 使用LayoutLM+OCR识别表格与文本，基于规则与表达式引擎解析公式（如资产负债率）。
• 输出结构化数据并自动生成风险评估报告，替代人工录入。
• 处理每份报告时间从30分钟降至2分钟，准确率>95%。

1. 技术架构

文档解析：
OCR引擎：PaddleOCR，支持中英文混排与复杂表格。
版面分析：使用LayoutLMv3识别文档结构（标题、段落、表格、公式）。

信息抽取：
表格识别：检测表格结构，转换为结构化数据。
公式识别：使用LaTeX-OCR识别数学公式，转换为可计算表达式。
关键信息抽取：使用UIE抽取公司名称、报表期间等关键信息。

计算引擎：
表达式解析：将公式转换为AST（抽象语法树）。
财务计算：基于抽取的数据，计算财务比率指标。

报告生成：
模板系统：根据不同报告类型自动生成分析报告。
风险评估：基于财务指标，使用XGBoost模型计算风险分数。

2. 实施路径

Phase 1 (10周)：文档解析优化
标注1000份财报PDF，训练版面分析与表格识别模型。
构建财务公式库，支持常见财务比率计算。

Phase 2 (6周)：系统集成
开发端到端处理流水线，集成各模块。
与现有信审系统对接，实现无缝数据传递。

Phase 3 (4周)：验证与优化
与人工处理结果对比，优化准确率。
建立特殊case处理流程，确保100%覆盖率。

项目八：Agent与自动化工作流

案例：跨境电商AI运营助手Agent系统
场景：跨境电商运营需处理选品、定价、客服等多任务。

代码案例

实战内容：

• 构建多智能体系统：选品Agent（爬虫+预测）、定价Agent（竞争情报+动态调价）、客服Agent（多语言RAG）。
• 全自动化运营覆盖50+店铺，人力成本下降60%，GMV提升18%。

1. 技术架构

Agent框架：基于LangChain构建多智能体系统。

核心Agent：
选品Agent：工具：网页爬虫（竞争对手数据）、市场趋势API。决策：基于历史销售与市场数据，推荐潜力商品。
定价Agent：工具：竞品价格监控、成本计算器。 决策：基于规则与强化学习动态调整价格。
客服Agent：工具：RAG知识库、多语言翻译API。决策：自动回答客户问题，复杂问题转人工。

协调器：
任务分发：根据输入请求分发给合适Agent。
状态管理：跟踪各任务执行状态，处理异常。

执行引擎：
自动化工具：通过RPA执行实际运营操作。
审批流程：重大操作需人工确认。

2. 实施路径

Phase 1 (8周)：单Agent开发
分别开发选品、定价、客服Agent，确保单个任务效果。
构建测试环境，验证各Agent决策质量。

Phase 2 (6周)：系统集成
开发协调器，实现多Agent协作。
集成店铺管理API，实现自动化操作。

Phase 3 (6周)：试点与扩展
在10个店铺试点运行，优化工作流。
逐步扩展到全部店铺，添加更多Agent类型。

项目九：领域LLM高效微调

案例：法律行业专用LLM微调与合同审查平台
场景：律师事务所合同审查工作繁重且易出错。

代码实现

实战内容：

• 使用LoRA+QLoRA对LLaMA2进行高效微调，训练数据为10万份标注合同条款。
• 实现高风险条款自动识别（如无限责任、争议解决条款），并给出修改建议。
• 已在5家律所部署，合同审查效率提升4倍，错误率下降至2%以下。

1. 技术架构

数据准备：
训练数据：10万份标注合同条款（风险等级、问题类型、修改建议）。
数据增强：通过模板生成合成数据，扩充训练集。

高效微调：
基础模型：Llama 2 13B（获得商业使用授权）。
微调方法：QLoRA（4-bit量化+LoRA），大幅降低显存需求。
训练配置：在8*A100服务器上训练，使用DeepSpeed优化。

评估体系：
自动评估：构建测试集，评估条款识别F1、建议合理性等指标。
人工评估：律师团队对模型输出进行打分。

部署优化：
推理加速：使用vLLM部署，支持高并发推理。
安全防护：添加输出过滤，防止生成不当内容。

2. 实施路径

Phase 1 (8周)：数据准备与模型训练
完成数据清洗与标注，构建高质量训练集。
进行多轮模型训练与调优，达到业务指标。

Phase 2 (4周)：系统开发
开发合同审查平台，支持文档上传、批注导出。
集成模型API，实现实时合同审查。

Phase 3 (4周)：试点与优化
在合作律所试点，收集反馈优化模型。
建立模型月度更新机制，持续提升效果。