企业官网建设流程全解析

汽车网站建设价格,亚马逊网站运营怎么做,全网推广平台有哪些,百度指数查询官网新手做 Agent#xff0c;80% 时间搭建#xff0c;20% 时间分析问题#xff0c;老手正好反过来。 我最近看了吴恩达的 Agentic AI 课程#xff0c;这是他的观察。 新手往往会踩一种坑#xff1a; 花两周搭完系统#xff0c;联调时发现第一步就错了#xff0c;后面所有…新手做 Agent80% 时间搭建20% 时间分析问题老手正好反过来。我最近看了吴恩达的 Agentic AI 课程这是他的观察。新手往往会踩一种坑花两周搭完系统联调时发现第一步就错了后面所有模块都建在错误的地基上。推倒重来。以前我就是这么干的拿到需求 → 脑子里过一遍思路 → 各模块逐个做完 → 最后串起来测试。出现的问题是你要到最后一步才知道前面哪里错了。更惨的是等你改完第一步第二步的假设可能也不对了又要改改完第二步第三步又崩了……吴恩达给出的方法论正好相反做一步测一步确认对了再往下走。具体怎么做下面用一个例子说明。人类怎么做AI 就怎么做这是吴恩达特别强调的第一步也是最反常识的一步大多数人拿到需求就开始思考「用什么模型」「怎么写 Prompt」「要不要用 RAG」但吴恩达建议先找 5-10 个真实案例自己当人类把这件事做一遍记下每一步在想什么、查了什么、怎么决策的。为什么要这么做因为很多开发者连自己都没想清楚流程就急着让 AI 去做。举个例子如果让你处理一封客服邮件你怎么判断要不要查订单数据看邮件里有没有订单号还是根据发件人邮箱去猜没提供订单号时你是直接回复「请提供订单号」还是先根据用户名搜一下这些细节如果你自己都没想清楚AI 肯定也做不好。所以阶段零的价值是逼着你把流程梳理清楚同时这些真实案例直接变成你后面的测评集。把人类流程翻译成 AI 流程梳理完人类怎么做接下来就把它翻译成 AI 能做的我的做法是把 Agent 拆成三部分大脑LLM、手工具、眼多模态。大脑负责思考、决策、生成文本。手负责调用外部工具执行具体任务。眼负责理解和处理多模态输入如图片、视频。以客服邮件 Agent 为例第一步打开邮件• 人类点开邮箱看发件人、标题、正文• AI用邮件 API 读取邮箱号、标题、发件时间、正文不可能真让 AI 去点鼠标只能通过 API 获取数据第二步判断要不要查订单• 人类看邮件内容判断是咨询、投诉还是其他• AI用 LLM Prompt让它扮演客服角色按什么原则去判断第三步查订单数据• 人类打开数据库输入订单号或用户名看有没有匹配的• AI提供数据库查询工具APILLM 决定查什么、怎么查第四步匹配验证• 人类确认查到的订单信息和发件人是否匹配• AI让 LLM 对比邮件信息和订单信息判断是不是同一个人第五步组织回复• 人类先安抚理解再提供解决方案• AI给 LLM 一个回复模板或原则生成邮件内容整个流程梳理完你会发现哪些步骤需要 LLM 思考哪些步骤需要工具支持哪些步骤能提前优化。一目了然。单点验证而不是整体开发流程翻译完别急着搭整个系统。吴恩达的建议是先单点验证做一个测一个。什么叫单点验证比如邮件 API 能调通吗有没有官方 API没有的话第三方能不能实现LLM 判断「要不要查订单」这个任务写个 Prompt 在 ChatGPT 里测几轮能做到吗数据库查询工具LLM 能正确调用吗参数传递有没有问题这个阶段的重点是「能不能跑通」而不是「质量如何」。如果某个工具根本调不通或者 LLM 完全理解不了你的意图那就要重新考虑方案。别等到整个系统搭完了才发现「这条路走不通」。等每个单点都验证通过再用工作流编排工具比如 n8n、Dify或者自己写代码把它们串起来确保数据流转正常。这个阶段可能只需要 2-3 天就能拿到一个能跑的原型。测评集从小到大循环优化原型跑通之后就进入评估阶段。评估阶段第一件事建测评集但别一开始就建 100 个10-20 个就够了。为什么因为 10-20 个足以发现大部分问题标注成本低你要写标准答案迭代速度也快。怎么做第一轮肉眼看几个输出随便跑几个案例看看输出长什么样。这一步能快速发现明显问题比如「完全没理解邮件内容」「查了订单但没用上」。第二轮建 10 个测试样本从阶段零的真实案例里选 10 个写好标准答案跑一遍看准确率。假设准确率只有 40%别慌这是正常的。第三轮错误分析把失败的案例拎出来逐个组件检查中间数据是邮件理解错了是数据库查询失败了还是回复逻辑有问题统计一下哪个环节错得最多假设发现「判断要不要查订单」这一步错误率 50%那就优先优化这个组件。第四轮组件级优化单独拎出这个组件改 Prompt、加 Few-shot、换模型测到满意为止。比如原来准确率 10%优化后提升到 60%。第五轮端到端重新测组件优化完回到完整流程重新跑一遍评估。准确率从 40% → 65%。还不够回到第三轮继续分析。这是一个循环评估 → 错误分析 → 优化组件 → 重新评估 → 再分析 → 再优化……可能要转 3-5 轮直到准确率达到你的目标。什么时候可以停下来有个陷阱要注意永远在优化永远觉得「还不够好」。怎么办设个「Good Enough」的阶段性目标。比如•MVP 目标端到端准确率 70%可以内测•上线目标端到端准确率 85%可以小范围上线•成熟目标端到端准确率 95%全量推广为什么要设阈值这样可以避免陷入完美主义让你能阶段性交付。先上线一个「能用」的版本再根据真实反馈慢慢改。而且有个现象好问题用户太多成本扛不住。坏问题又快又便宜但质量差没人用。所以质量优先成本和速度是质量稳定之后才考虑的事。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课