《Gemini AI大模型应用实战》

《Gemini AI大模型应用实战》

主讲：韩迎娣老师

【课程背景】

2025年以来，大模型已经从基础应用变成了生产力工具。Google Gemini作为全球领先的AI大模型之一，不仅在推理能力、多模态处理上持续突破，更通过Google Workspace深度集成，让AI能力直接嵌入到日常办公的每一个环节——写邮件、做表格、开会记录、做汇报、写代码，都可以有AI协同。

本课程将以Gemini 应用实战为核心，从Gemini的核心能力与架构认知出发，结合大量的实际应用案例与实操，帮助学员深度理解Gemini的核心能力都有哪些？如何融合在工作日常应用中？如何结合业务场景，进行AI应用的规划？沿着「会用→用好→会规划」的递进路径，帮助管理、职员、技术人员三类学员建立从个人提效到业务落地的完整能力。

【课程收益】

理解Google Gemini大模型的技术架构、核心能力与迭代方向，建立对主流AI大模型的系统认知

掌握Gemini在日常办公中的高效应用：邮件撰写、文档生成、数据分析、会议纪要、演示制作等

学会使用Gemini的进阶能力：深度研究（Deep Research）、NotebookLM知识管理、AI图片/视频生成等

掌握提示词工程的核心方法，能够针对不同场景设计高质量提示词，稳定获得高质量输出

能够结合自身业务场景，规划AI应用的落地方向与实施路径

【课程特色】

三层递进：从「认知→实操→规划」三层递进，既会用工具，也懂背后的逻辑，更能规划落地

全员适配：兼顾管理者的规划视角、职员的效率场景、工程师的技术深度，三类学员都有收获

现场实操：超过50%时间为动手实操，学员自带电脑，边学边练，课后即可上手应用

【课程对象】

企业管理者、职员及技术工程师

【课程时间】

1天（6小时）

【课程大纲】

一、初识Gemini，建立AI思维

1. AI大模型的时代背景与Google Gemini定位

大模型的发展脉络：从GPT到Gemini到国产大模型，全球AI格局一览

Google Gemini的差异化优势：原生多模态、超长上下文（百万token级）、与Google生态深度整合

Gemini模型家族全景：Gemini 3.5 Flash（最新旗舰）、Gemini 3.5 Flash-Lite（极速低成本）、Gemini 3.1 Pro（复杂任务）、Gemma 4（开源本地部署）

Gemini的产品矩阵：Gemini App、Gemini Notebook、Workspace集成、AI Studio开发者平台

2. Gemini技术架构解析

大模型的核心原理：Transformer架构、注意力机制、预训练+微调的训练范式

多模态能力是怎么实现的：文本、图片、音频、视频统一编码到一个向量空间

长上下文窗口（Context Window）的意义：百万token意味着什么？能处理多长的文档？

推理能力的进化：从「模式匹配」到「思维链（Chain of Thought）」到「工具调用（Tool Use）」

工程师延伸：Gemini的Function Calling、MCP、Managed Agents架构

3. Gemini的核心能力图谱

文本理解与生成：写作、翻译、摘要、改写、多语言处理

深度研究（Deep Research）：输入一个复杂问题，自动搜索、分析、生成结构化报告

多模态处理：看图说话、图片生成（Nano Banana）、视频理解与生成（Veo/Gemini Omni）

代码能力：代码生成、代码解释、Debug辅助、代码审查

数据分析：上传表格直接提问、自动生成图表、数据洞察

实时交互：Gemini Live语音对话、实时视频理解、Gemini 3.5 Live Translate（70+语言同声传译）

二、实操篇——Gemini在日常办公中的高效应用

1. 提示词工程：让AI输出质量翻倍的关键技能

提示词的核心框架：角色（Role）+ 任务（Task）+ 背景（Context）+ 约束（Constraint）+ 输出格式（Format）

Clear & Specific原则：清晰、具体、可验证，三个条件缺一不可

常见提示词模式：Few-shot（给例子）、Chain of Thought（分步推理）、Role Play（角色扮演）

实操练习：对比模糊提示词 vs 结构化提示词的输出差异

实操练习：针对自己的工作场景，设计3个高质量提示词并现场测试

2. Gemini + 办公套件：AI嵌入工作流

Gmail中的AI：Help me write快速起草邮件、根据上下文自动回复建议、邮件摘要总结

Google Docs中的AI：一键生成文档框架、段落扩写与润色、全文校对与语法检查、风格改写

Google Sheets中的AI：Smart Fill智能填充（自动识别规律补全数据）、自然语言提问分析数据、自动生成图表

Google Slides中的AI：Help me design生成配图和信息图、一键美化幻灯片、内容大纲自动生成

Google Meet中的AI：Take notes for me自动会议纪要、实时语音翻译、Studio Look/Lighting/Sound画质音质优化

实操练习：上传一份工作数据表，用Gemini完成数据分析和可视化

实操练习：用Gemini完成一封正式商务邮件的起草和优化

3. Gemini进阶应用：从效率工具到知识伙伴

Deep Research深度研究：输入一个复杂课题，Gemini自动搜索20+信源、交叉验证、生成结构化研究报告

NotebookLM知识管理：上传多个文档/链接，Gemini生成播客式音频摘要（Audio Overview）、思维导图、知识图谱

Gems个性化助手：在Gemini App中创建专属AI专家，设定专业领域、行为规则、输出风格，团队可共享复用

图片生成与编辑：Nano Banana Pro模型——文字生成图片、图片风格转换、去背景、局部修改

实操练习：用Deep Research完成一个行业课题的研究，对比传统搜索方式的效率差异

三、落地篇——AI应用规划与场景设计

1. AI应用落地评估框架

什么样的场景适合用AI？三维评估法：高频重复（量大）、规则可描述（可标准化）、容错空间大（允许不完美）

什么样的场景不适合用AI？核心决策（高风险）、创意首发（需原创）、涉及隐私合规（强监管）

AI应用的四个层次：个人助手（个人提效）→ 团队协同（工作流自动化）→ 业务嵌入（产品/服务AI化）→ 组织变革（AI驱动决策）

ROI评估方法：效率价值（节省时间×人力成本）+ 质量价值（减少错误×损失金额）+ 创新价值（新业务机会）

2. 业务场景AI化设计方法

场景挖掘四步法

人机协作设计原则

常见高价值场景模板：智能客服、文档自动生成、数据分析与报表、知识管理与问答、代码辅助开发、培训与考核

案例拆解：某企业如何用Gemini实现「合同审核效率提升80%」的全过程

案例拆解：某团队如何用NotebookLM搭建「企业知识库」，新人培训周期缩短50%

3. 数据安全与合规要点

使用AI工具时的数据安全红线：哪些数据不能上传（商业机密、客户隐私、内部代码）

Google Workspace的AI数据安全机制

AI输出的合规风险

企业AI使用的制度建设