AI 应用与自动化
从文档识别和知识检索，到本地模型与业务工作流。
背景
企业内部资料与业务文档需要转化为可检索、可处理的信息，让知识问答与数据处理服务实际工作。
问题
文档内容需要结构化，检索结果需要信息引用，本地模型也需要匹配算力、显存和稳定性要求。
方案
OCR 与企业知识库
- 独立完成 OCR 识别及结构化处理能力建设，将文档内容用于业务数据辅助处理。
- 搭建 RAG 企业知识库，支持内部资料检索、智能问答和信息引用。
文档收集汇总内部资料与业务文档
OCR 识别与结构化提取字段并整理为可用数据
知识库检索建立索引，支持语义检索
智能问答与引用回答附带信息来源
技术实现
本地模型部署
- 独立搭建本地模型环境，完成部署、API 接入及文档分析、知识问答和结构化数据生成应用。
- 关注模型运行环境、算力、显存、驱动和稳定性，并评估训练、推理及部署的可行性。
数据处理与低代码工作流
基于 Python、TensorFlow / PyTorch 和大模型 API 进行文本、语音与多模态数据处理，使用 Dify、Coze、n8n 构建自动化流程。
- 将业务需求拆解为高质量 Prompt、输入输出约束和执行步骤，改进对话准确性、格式稳定性及文档 / 表格输出。
- 开展语音识别、文本分析和图像理解等多模态处理，接入大模型 API 并组织结构化数据流程。
- 通过 Dify、Coze、n8n 搭建知识库问答、Agent 技能调用、文本生成和表格处理流程。
- 了解并实践增量预训练、指令微调、强化学习和 Qwen 相关微调，评估模型训练、推理与部署方案。
Prompt 与 AI 工具链
把业务目标、输入资料、输出格式和约束拆成可执行的任务；使用 Claude Code、Cursor、Codex、Trae 辅助代码开发、问题排查与文档整理，结合 Dify、Coze、n8n 组织自动化流程。
最终效果
完成 OCR 文档识别与结构化、RAG 企业知识库和本地模型环境建设，支持内部检索、问答及辅助数据处理。
总结
把业务目标、输入输出约束与模型运行环境一起考虑，并根据使用场景选择本地模型、API 和工作流。