模块六
大语言模型 (LLM)：你的物流智能助手
本模块学习目标
- 理解 LLM 基本工作原理及主要能力。
- 掌握 Deepseek、Qwen 等 LLM 基本操作界面。
- 掌握至少 4 种有效提示词 (Prompt) 技巧。
- 能够运用 LLM 完成至少 4 种物流相关实际任务。
- 认识 LLM 的局限性，学会批判性使用 AI 生成内容。
- 培养利用 LLM 提高效率的习惯。
开篇导读：解锁 AI 的“超能力”
我们已初步体验过 LLM 的强大。但有时 AI 回答惊艳，有时却答非所问？这很大程度上取决于我们如何与它对话。
想要真正发挥 LLM 的威力，关键在于掌握“提问的艺术”——编写有效的提示词 (Prompt)。
本模块将聚焦于如何更好地“指挥”LLM，让它成为我们物流学习和工作中的得力助手！
第一节：再识 LLM：它如何成为“万事通”？
1.1 LLM 的“超简”工作原理
可以把它想象成一个超级聪明的“文字接龙”大师 。
当你给它一段文字（Prompt），它会根据海量知识，预测下一个最可能出现的词，然后一个词一个词地“生成”回答。
1.2 LLM 的主要“技能包”
- 问答与信息检索
- 文本生成与创作
- 文本摘要与提炼
- 翻译
- 数据初步处理
- 角色扮演与模拟
- 头脑风暴与创意
想一想
哪些技能在你未来的物流工作中可能最常用到？为什么？
第二节：提问的艺术：写好提示词 (Prompt) 的秘诀
“你问得越好，AI 答得越好。” 核心原则：像和聪明但有点“一根筋”的助手沟通，指令要清晰、具体、信息充分。
秘诀一：明确角色 (Role)
告诉 AI 你是谁，或指定 AI 扮演的角色。例：`“假设你是一位经验丰富的仓库经理...”`
秘诀二：清晰任务与背景 (Task & Context)
避免模糊，提供必要信息。例：`“写一封邮件通知客户订单 XXX 预计延迟一天，原因是...”`
秘诀三：设定输出要求 (Format & Constraints)
指定格式、长度、语气。例：`“请用项目符号列出要点。”` `“语气要友好道歉。”`
秘诀四：提供示例 (Few-shot - 进阶)
给出例子，让 AI 模仿。例：`“例如：‘通道畅通，安全通行’。请再写 3 条类似的...”`
秘诀五：迭代优化，不断追问 (Refinement)
结果不理想时，分析原因，修改提示词，或进行追问。例：`“你能就第三点再详细解释一下吗？”`
小提示： 对 AI 无需客气，关键是清晰；尝试不同模型；国产模型更懂中文语境。
第三节：LLM 实战：变身你的物流“神队友”
理论讲完了，关键在于实践！下面我们针对物流工作场景进行实操练习。
任务 1: 信息查询与快速学习
需求: 快速了解行业资讯、政策、术语等。
示例背景: 了解快递包装绿色化政策。
模拟 AI 回答:
评估与思考
信息准确吗？总结清晰吗？如何追问或修改 Prompt 以获取更精确信息？(如询问具体文件号)
任务 2: 文案撰写 (邮件)
需求: 撰写邮件、通知、报告初稿等。
示例背景: 通知团队开会讨论投诉处理效率。
模拟 AI 生成邮件:
评估与修改
邮件格式、信息、语气是否符合要求？哪些地方需要手动修改或补充？
任务 3: 客服辅助 (邮件回复)
需求: 生成常见问答、回复咨询/投诉邮件初稿。
示例背景: 回复客户包裹破损投诉。
模拟 AI 生成回复:
评估与思考
邮件能否有效安抚客户？处理流程是否清晰？还有哪些地方可以改进？
任务 4: 方案构思与头脑风暴
需求: 针对问题快速获得初步想法、思路。
示例背景: 降低干线运输空驶率。
模拟 AI 提供思路:
评估与启发
哪些想法已知？哪些有新启发？是否可行？如何基于此进一步追问？
第四节：保持清醒：认识 LLM 的局限与责任
LLM 并非完美，务必注意：
- 可能“一本正经地胡说八道” (Hallucination): 编造信息，事实性信息必须核查！
- 知识存在滞后性: 对最新事件不知晓或不全面。
- 可能存在偏见 (Bias): 源于训练数据，可能产生歧视。
- 缺乏真正理解和常识: 只是“文字接龙”。
- 数据隐私与安全风险: 绝不输入涉密或敏感个人信息！
- 过度依赖风险: 可能导致自身能力下降。
AI 是助手，不是替代品！最终决策和责任在人！
使用原则：
- 批判性思维
- 人工核查与修改
- 保护敏感信息
- 持续学习
本章小结与展望
在本模块，我们深入学习了如何将 大语言模型 (LLM) 变成物流智能助手。掌握了其原理、能力，重点学习了提示词技巧，并通过信息查询、文案撰写、客服辅助、头脑风暴等四大场景进行了实战练习。同时，我们也认识到了 LLM 的局限性和负责任使用的重要性。
掌握了强大的 LLM 工具后，下一模块我们将视野放宽，探讨 AI 如何驱动更高层面的供应链协同和客户服务升级。进入 **模块七**！