AI 科普与入门 · Dylan AI Agent Nexus
AI Knowledge · Why/What/How
什么是 AI 与“大模型”
AI（人工智能）可以理解为“能听懂、能看懂、能生成内容、能做决策的软件”。大模型是用海量数据训练出来的通用模型，擅长理解与生成语言、图像、音频、视频等内容。
- 语言模型（LLM）：能写文案、回答问题、总结报告、辅助写代码。
- 视觉模型：能看懂图片/图表，做识别、分析与生成。
- 语音模型：把语音转文字（STT）、把文字变成自然语音（TTS）。
- 多模态模型：同时处理文字、图片、音频甚至视频，适合复杂场景。
为什么现在是用 AI 的好时机
- 效果更好：大模型的理解与生成能力跃升，能处理更复杂的任务。
- 成本更低：本地化硬件与开源生态成熟，长期成本可控。
- 集成更快：标准化接口与自动化平台让落地周期大幅缩短。
AI 能为你做什么
- 内容生产：选题、写作、排版与发布的一体化“内容生产线”。
- 办公自动化：表单收集、审批触发、报表生成、消息播报。
- 知识问答：把内部文档变成可问可答的私有知识库（RAG）。
- 多模态协作：图片理解、语音转写与合成、视频生成等。
- 行业赋能：政企公文、教育教案、医疗质检、客服运营等。
为什么选择我们的平台
- 开箱即用：交付“硬件 + 软件 + 模型 + 工作流”的整机方案，落地即用。
- 本地化可控：数据与模型驻留本地/私有云，满足严格的安全与合规要求。
- 可编排可治理：把多模型、多工具、多角色串起来，形成可复用的业务流程。
- 可持续扩展：从单机到集群、从单场景到企业级中枢，按价值迭代。
如何开始（Three Steps）
- 选场景：从最痛的一个点切入，例如“公文写作审批慢”。
- 搭流水线：明确输入/输出与审核节点，把流程串成闭环。
- 量化价值：统计节省的人力/时间/成本，作为扩大范围的依据。
建议先试点后推广，小步快跑，避免一开始就“大而全”。
使用建议（写得更好、用得更稳）
- 提问技巧：明确目标与受众，提供背景与样例，给出格式/长度/风格约束。
- 数据分级：把数据按敏感度分级，敏感数据只在内网使用，输出前做脱敏。
- 验证与复核：关键内容必须二次核对，重要结论需用权威数据佐证。
- 留痕与回溯：开启日志与审计，保证流程可追溯、责任可定位。
提示：我们的平台提供最小权限、全链路审计与脱敏策略，帮助你“既高效又安全”。
常见误解与纠偏
- “AI 会取代我”→ AI 更像“超级助手”，替你做重复琐事，你负责判断与创造。
- “只要装个大模型就行”→ 关键在于流程编排、数据治理与可观察性，而不只是一个模型。
- “公有云一定更便宜”→ 高频/敏感场景下，本地化长期 TCO 往往更低且更可控。
术语速览（看到这些别紧张）
- LLM：大语言模型，会读写文本，能总结/翻译/写文案/辅助编码。
- RAG：检索增强生成，把你的文档变成“知识”，回答更靠谱。
- 向量检索：让“意思相近”的文本互相匹配，提升搜索与问答效果。
- 微调：用私有数据调教模型，让它更懂你的业务语言与规则。
- 多模态：同时处理文字、图片、音频、视频等信息。
安全与伦理（必须重视）
- 合法合规地获取与使用数据；尊重知识产权与个人隐私。
- 对 AI 生成内容负责，重要内容要有“人类在环”的审核机制。
- 建立红线与准入规则，防止越权访问与误用。
需要帮助？
如果你不确定从哪里开始，或想把你所在部门的工作“AI 化”，欢迎在 支持与工单 留下场景与目标，我们会给到清晰可落地的方案。