课程定位

企业在选用通用模型或行业系统时，演示效果通常只能反映少数场景。真正需要核对的是输入资料是否一致、模型遇到不完整内容时如何回应、错误是否会进入后续流程。这个专题对应原课表中从大模型走向垂直模型的实战主题，选取一项有明确业务准则的日常任务，练习设计测试样例、记录实际表现，以及用清楚的验收说明支持后续采购或自研决策。

课程内容与学习重点

一、确定应该由模型处理的专业任务

从培训资料问答、缺项归类或业务记录初审中选择一种具体工作。将它拆成识别输入、寻找相关材料、按照标准组织结果和请人工确认几步，说明不同任务的时间要求和可接受的遗漏。

请实际经办人列举正常情况、少见情况和原材料不全的情况。给每个样例注明判定依据、需要保留的业务字段和允许用来验证的资料，不把员工习惯或未经确认的历史做法当作应当沿用的标准。

二、用同批样例比较能力与局限

在相同输入、信息范围和输出要求下比较不同方法，观察术语解释准确性、处理耗时、资料引用和错误处理。对看起来合理的结果回到样例核对，辨认是否漏了前提、把两个概念混用或给出没有资料支持的答案。

记录每次测试的输入版本、输出样例和评分依据。对于引导提示变化可能影响结果的情形，准备几种同义输入复测，并记录内容发生何种变化。这些证据便于团队区分改进数据、修改操作流程和重新选型的优先次序。

三、把试点成绩转成运行验收条件

与业务负责人约定哪些错误会影响后续流程、哪些可通过人工抽查看住、哪些必须让系统主动提示不确定。估算问题处理的时间成本，并分析在业务资料或规则更新后是否需要重新验证。

整理一份最小评估任务，包括典型用法、边界样例、改进建议、阶段计划和中止条件。用一项已观察到的异常演练如何记录、定位到具体样例和指派复核人员，以便上线后的质量讨论有事实可以回查。

可将评分表、测试样例与人工确认说明保留为独立版本，用在以后对比不同模型或重新验收新方案。管理者还可让业务和技术人员各挑一个最重要的成功案例与失败案例，解释它们如何影响服务速度、人工耗时和客户体验。

适合人群

适合已有AI试点任务的业务骨干、产品经理、技术项目负责人，以及需要参与选型或建立评估标准的管理人员。

开课与报名咨询

原课表列出的专题安排为2026年12月20日。授课城市为深圳。单专题是否有名额、费用、课程安排和参加方式请在安排行程前咨询确认。

培训会使用某个指定的模型吗？原课表确认了主题和时间，未列独立工具清单。可先把自身任务和样例准备好，具体平台及演练形式请咨询。

是否要提交本企业全部资料？可以只选公开或脱敏材料来设计练习。重点是样例能够复核，企业运行时仍应按既定权限管理数据。

温馨提示：课程内容为拟定，具体实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。