药品零售上市企业如何接入DeepSeek？应用场景有哪些？

以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。

以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术：如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。

以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。

以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容： DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面，但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统，如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆（可加飞书调查表二维码实现注册）、作业类型、作业详情（含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统）。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类，选择分类进入作业详情页面，详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白，可用飞书作数据源，通过飞书 API 接口获取内容，用 DeepSeek v3 制作前端+后端（用 Trae 更方便）。获取请求参数时，测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时，若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件（用 Trae 可省略），首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题，V3 会给出修改意见。 此外，Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码，支持多种文件格式和技术栈代码，但免费额度消耗快，网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则：会提需求比会写代码更重要，会开脑洞比会复制粘贴更值钱，真正的大佬都是让 AI 当乙方！

以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息： 应用场景：包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足：在写文方面全面领先，但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略：写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成；用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关：模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征；邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程：DeepSeek 历时 647 天在大语言模型（LLM）领域取得突破，发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。

以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板： 1. 进阶控制技巧： 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用： 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略： 模糊指令优化： 问题类型：宽泛需求 修正方案：添加维度约束 示例对比：原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 问题类型：主观表述 修正方案：量化标准 示例对比：原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法： 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知： AI 特性定位： 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制： 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 4. 基础指令框架： 四要素模板 格式控制语法： 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 5. 高阶能力调用： 文风转换矩阵： 作家风格移植：“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交：“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化：“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术：行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略： 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧： 对话记忆管理： 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制： 问题类型：过度抽象 修正指令：“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型：信息过载 修正指令：“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型：风格偏移 修正指令：“回归商务报告语气，删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案： 长文本创作： 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理： 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题”

要将 Coze 智能体接入微信，可按以下步骤操作： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。具体操作包括：点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮，将编译好的内容复制进来，在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。运行成功后，点击容器，可以看到运行的是两个服务。 2. 在扣子官网左下角选择扣子 API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌命名，选择永久有效作为过期时间，指定团队空间，勾选所有权限。保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 3. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，进入机器人编辑界面，浏览器地址栏 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 4. 进行 API 授权：点击右上角发布，勾选 Bot as API，确定应用已成功授权 Bot as API。 5. 绑定微信：准备一个闲置的微信，点击容器，点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，用提前预备好的微信进行扫码。手动刷新界面，点击“刷新日志”，若看到 WeChat login success，即表示微信登录成功。为确保微信实时在线，点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”，若显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 6. 效果测试：把绑定的微信号拉到群里或者单独对话，训练的数据越好，对话效果越好。

要将飞书多维表格接入 Gemini，以下是一些相关的操作步骤和说明： 首先，请注意部分操作需要搭配 Google 云服务或自备 API 才可以正常练习，具体内容)。友情提示，从这一部分及以后内容，多数都会是配合代码完成的，如果您是 0 代码学习者，尝试看懂提示词，并在一些 AI 产品上尝试使用。 接下来，课程将深入探讨代码部分。为了运行这个笔记本，需要执行一些设置代码。首先，需要导入 utils 并进行身份验证，这意味着需要设置一些凭证和项目 ID，以便能够从笔记本环境调用云端的 Gemini API。项目包含在云中使用的资源和 Gemini API。这个设置过程确保了笔记本能够正确连接和使用 Gemini 模型。 对于本课程，还需要指定一个区域，即代码将在哪里执行。在这种情况下，使用的是 uscentral1。 接下来，课程将导入 Vertex AI SDK。Vertex AI SDK 可以看作是一个 Python 工具包，帮助用户与 Gemini 交互。通过这个 SDK，可以使用 Python 调用 Gemini API 并获得响应。 在笔记本中，需要初始化 Vertex SDK。这意味着需要告诉 SDK 以下信息： 1. 使用的项目 2. 想要使用 Gemini 模型的区域 3. 用户凭证 通过提供这些信息，Gemini API 就能识别用户身份，并确认用户有权使用 API。 为了使用 Gemini API，需要从 SDK 中导入 generative_model。设置完成后，需要指定具体的模型。这可以通过设置 model 变量来完成，使用刚刚导入的 generative_model，并选择特定的 Gemini 模型。在这个案例中，课程将使用 Gemini 1.0 Pro 版本。这个选择反映了对于当前任务，Gemini Pro 可能是最合适的平衡点，提供了良好的性能和效率。 此外，Gemini 不仅是单一模型，而是一个模型系列，包含不同大小的模型，每种大小都针对特定的计算限制和应用需求而定制。首先是 Gemini Ultra，这是系列中最大和最强大的模型。Gemini Pro 被设计为多功能的主力模型，平衡了模型性能和速度。还有 Gemini Flash，这是一个专门为高容量任务设计的最快、最具成本效益的模型。最后是 Gemini Nano，它是 Gemini 家族中的轻量级成员，专门设计用于直接在用户设备上运行。

如果您想开发硬件接入 Coze 智能体，以下是一些相关信息： 在服务器设置方面，对于 chatgptonwechat（简称 CoW）项目，可点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。备注说明版可借用“程序员安仔”封装的代码。将编译好的内容复制进来，在“容器编排”中“添加容器编排”，选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”，若无法正常启动，可查看文档后面的“常见问题”。 关于计划，包括弄共学、做网页连接 Coze 等，涉及网页、小程序、App、桌面应用、浏览器插件等方面，还提到了硬件相关的工作安排。 在入门 Coze 工作流方面，首先要明确任务目标与执行形式，包括详细描述期望获得的输出内容（如文本、图像、音频等形式的数据，以及具体格式和结构、质量标准），预估任务的可行性，确定任务的执行形式。例如对于一篇文章，可参照特定框架进行微调，评估任务可行性，结合使用习惯确定预期的执行形式。

要将 COZE 接入企业微信，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。具体操作包括：点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮，将编译好的内容复制进来，在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。运行成功后，点击容器，查看运行的服务，手动刷新日志，若看到“WeChat login success”，则接入成功。 2. 在 COZE 官网左下角选择 COZE API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌命名，选择永久有效，指定团队空间，勾选所有权限，保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 3. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，进入机器人编辑界面，浏览器地址栏“bot/”之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 4. 进行 API 授权：点击右上角发布，出现“Bot as API”，勾选并确定应用已成功授权。 5. 配置微信客服： 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通，勾选同意，点击下一步，按步骤填写，注册企业微信。 点击配置，到微信客服的企业信息，复制企业 ID 到 COZE 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 到微信客服的开发配置，找到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（若为空，点击“随机获取”），到 COZE 页面进行粘贴，点击下一步。 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 COZE 页面粘贴。 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 COZE 页面粘贴，点击保存。 请注意，第一次设置回调地址时，目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。

要将 COZE 接入企业微信，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。具体操作包括：点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮，将编译好的内容复制进来，在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。运行成功后，点击容器，查看运行的服务，手动刷新日志，若看到“WeChat login success”，则成功接入微信。 2. 在 COZE 官网左下角选择 COZE API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌命名，选择永久有效，指定团队空间，勾选所有权限，保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 3. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，进入机器人编辑界面，浏览器地址栏“bot/”之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 4. 进行 API 授权，点击右上角发布，勾选 Bot as API，确定应用已成功授权 Bot as API。 5. 配置微信客服： 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通，勾选同意，点击下一步，按步骤填写，注册企业微信。 点击配置>到微信客服的企业信息，复制企业 ID>到 COZE 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 到微信客服的开发配置，找到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（若为空，点击“随机获取”），到 COZE 页面进行粘贴，点击下一步。 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 COZE 的页面粘贴。 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 COZE 的页面粘贴，点击保存。 请注意，第一次设置回调地址时，目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。

要将 COZE 接入企业微信，可参考以下步骤： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。具体操作包括：点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮，将编译好的内容复制进来，在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。运行成功后，点击容器，可看到运行的两个服务。然后点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。此界面不会实时更新显示，需手动刷新，若看到“WeChat login success”，则接入微信成功。 2. 在扣子官网左下角选择扣子 API，在 API 令牌中选择“添加新令牌”，为令牌命名，选择永久有效作为过期时间，选择指定团队空间，勾选所有权限。保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 3. 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入微信的机器人，进入机器人编辑界面，浏览器地址栏“bot/”之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 4. 进行 API 授权：点击右上角发布，勾选 Bot as API，确定应用已成功授权 Bot as API。 5. 配置微信客服： 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通，勾选同意，点击下一步，按步骤填写，注册企业微信。 点击配置>到微信客服的企业信息，复制企业 ID>到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 到微信客服的开发配置，找到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（若为空，点击“随机获取”），到 coze 页面进行粘贴，点击下一步。 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 coze 的页面粘贴，点击保存。 注意：目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。

以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。

以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。

垂直大模型是专注于特定领域的大模型，例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内，大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。 关于发展趋势，尽管当前市场以基础大模型为主，但将大模型与行业专业知识结合，以满足不同行业的需求，成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出，如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时，在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉，暂时无法为您提供相关图片。

以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想： 影响分析： 1. 提升运营效率：通过自动化流程和智能预测，优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验：利用智能客服快速响应顾客咨询，提供个性化推荐。 3. 精准营销：基于大数据分析顾客偏好，制定更有针对性的营销策略。 应用设想： 1. 智能点单系统：根据顾客的历史订单和偏好，为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化：借助 AI 预测销售趋势，精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助：利用虚拟培训工具，提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持：通过数据分析，确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中，相关的具体研究报告主要有： 1. 浙江大学：《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》（2025/03/19），介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化，以及大模型的发展，如 GPT 系列。 2. 浙江大学：《DeepSeek：回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》（2025/03/05），围绕人工智能展开，介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学：《气象人工智能技术与应用报告》（2024/12/25），围绕气象人工智能展开，介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告，可。

AI 在医疗药品零售领域有着多方面的应用前景： 1. 药品推荐系统 利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 2. 药品库存管理 通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询 借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手 基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析 AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控 通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯 利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。