AIGC进阶应用实战保姆级教学，人工智能全领域技能，全面精通AIGC从0到1打通AI工作流

AIGC进阶应用实战保姆级教学，人工智能全领域技能，全面精通AIGC从0到1打通AI工作流

提示词工程

• 核心方法论：构建高效提示词需遵循角色定位、结构化输出、细节约束、迭代优化四大原则。如明确 AI 为 “资深电商文案师，擅长使用 FABE 法则”，指定 “问题 – 解决方案 – 行动号召” 的三段式结构，设定 “500 字以内，使用积极词汇” 等参数，并建立 “生成 – 评估 – 修正” 循环。
• 高级设计技巧：可采用思维链提示，引导 AI 分步推理；进行多模态联动，组合文本、图像提示；做好上下文管理，保存历史对话作参考，以提升提示词效果。

垂直场景落地

• 行业化改造路径：包括知识注入，如医疗 AI 注入病例数据；流程嵌入，如物流企业对接 AI 与业务系统；反馈闭环，如金融风控系统建立人工修正 – 模型迭代机制；合规改造，如法律 AI 保障数据安全。
• 典型场景实践：智能客服升级可构建知识图谱 + 情绪识别双引擎；内容营销自动化需建立用户画像 – 内容生成 – 效果评估闭环；数据分析辅助可通过自然语言转 SQL + 可视化报告生成实现等。

搭建 AI 工作流

• 技术选择：可选用 DeepSeek 与 Dify 组合。DeepSeek 推理能力强，如 7B 参数版本在数学推理等场景表现出色，Dify 是开源 AI 应用开发平台，提供模型管理、工作流编排等全栈能力，两者结合可实现从知识管理到业务决策的端到端闭环。
• 实施路径：先进行 POC 验证，选择智能客服等高频场景试点，验证模型推理精度等；再进入能力扩展阶段，横向增加多模态处理等能力，纵向在核心业务链路嵌入 AI 节点；最后达到平台化阶段，构建企业级 AI 中台，实现模型统一管理与资源动态调度。

内容创作应用

• 核心技术：可借助 TRAE 框架、魔搭社区平台和 Qwen3 模型。TRAE 框架将创作需求解构为主题、角色设定等可量化维度；魔搭社区可统一管理 API 密钥，支持多模态，有可视化 Prompt 实验室；Qwen3 模型有 128K 上下文，可多格式输出，代码解释器能直接执行 Python 代码。
• 生产线搭建：以社交媒体文案自动生成为例，可先确定关键词，然后依据 TRAE 框架设定相关参数，通过魔搭社区调用 Qwen3 模型生成文案，最后可根据需要进行自动化润色和多平台适配