有一天老板转发了一篇文章给我，让我学习一下， 讲的是 DeepSeek 如何与 SAP 模块结合， 内容要点大概像是这样的（为了避免对号入座，我用AI翻译一下，就不截图了）：
• API/中间件集成：通过SAP NetWeaver或REST API打通DeepSeek与SAP的数据通道，使用IDoc、BAPI或RFC协议实时同步采购订单、库存数据、供应商信息等。
• 数据湖构建：将SAP的物料主数据、交易记录与外部数据（市场行情、IoT传感器数据） 整合到DeepSeek的数据湖中，供AI模型训练使用。
• 需求预测：利用DeepSeek的时间序列模型分析历史采购数据、销售趋势及市场因素， 生成动态需求预测，自动触发SAP的采购申请。
• RPA自动化：DeepSeek RPA机器人自动将采购订单（PO）从SAP发送至供应商系统，并抓取确认回执更新SAP状态。 • 端到端可视化：在DeepSeek平台集成SAP数据，构建供应链数字孪生，实时监控采购-库存-生产链路，识别瓶颈环节。 • 数字员工教练：DeepSeek AI通过监控视频实时指导新员工操作，纠错响应速度快至0.3秒
• 光场拣选：通过DeepSeek毫秒级光谱识别技术，在混合SKU周转箱中实现99.998%准确抓取 • 肌肉外骨骼智能适配：DeepSeek 通过肌电信号分析自动调节助力强度，重物搬运损伤率下降90% • ...
当然，上面只是一些我大概看懂的，或者感觉我能接触到的， 还有一些我觉得我不配接触到的内容，比如:
• 真空仓蚁群算法：太空站仓储系统通过AI模拟微重力环境下的货品稳定策略 • 战时级弹性调度：模拟战区环境的分布式仓储网络，AI指挥无人机实现轰炸区物资投送 • 月光仓库计划：基于天文数据的智能照明系统，月光充足时自动切换自然光源
其实打开文章看到第一屏的第一眼，我的第一感觉就是：好家伙，老板被传销了么。 这些文案跟大模型或者 生成式人工智能以及标题中的 DeepSeek，虽然不能直接说完全毫无关系吧，但是基本也可以毫不客气的说 这是言语工整但是毫无逻辑的幻觉词汇的对齐（简称胡说八道）。
而且更巧的是，这类文章我并不是第一次收到， 之前也被人转发过几篇差不多的，甚至还有直接整理成文本发微信给我看的， 作为一个科技博主，加之对方本身就是要跟我请教，第一次的时候，我非常有耐心的跟对方聊了半天，
• 从什么时候机器学习和人工智能， • 到大语言模型又是啥， • 以及相关的API咋调用， • 传统程序和AI的关系，怎么集成， • 到最后的 DeepSeek 有哪些同类，又有哪些区别， • ...
最后的最后我又解释了下这个文章里的内容有多不靠谱， 大概率AI生成的，甚至生成这篇文章时候，提示词都写得超级不咋地， 生成了之后有估计看都么看就发出来了（当然也不排除自己也看不懂）。
以及不要太当真，DeepSeek 不是万能的等等。
然而，看到第一个受害者我很热情，看到第二个受害者时候我就麻木了。 直到老板也转发给我了这篇文章。
虽说我们公司的系统已经对接了各个厂商的大模型，如果客户需要也可以为客户部署私有模型， 也实现了自己的智能体框架，并集成在系统中的诸多功能里面。 但是貌似总有好多人看不上实实在在的东西，总是要追逐一些自己都讲不明白的东西， 无端增加自己的焦虑感。
不过我也不能太实事求是的直接回复老板，告诉他真相，这是。
老板是让你学习，是让你做事的，不是花钱来请你教他做事的。
既然这样，我们还是要秉着「干中学」，「学中问」的思想，按着文章的思路把这条路走下去， 所谓打工就是拿人钱财替人消灾，不过这条路上现在有AI帮忙。
需求分析 1
既然我觉得这个是 DeepSeek 这个 AI 生成的，那就以毒攻毒， 用魔法打败魔法，让AI帮我们把这件事做了。
首先我们试着问问他。
经过半分钟的思考，它给出了我一个结构非常完整的回答。
首先解释下这段话是什么意思：
不过这里他好像把 DeepSeek 当成一个外部系统了，显然不是我们想要的。
虽然但是，这个回答的真的很让人信服，后面还有给出了实现步骤。
• 第一步怎么明确场景，选择协议 • 第二步怎么配置系统 • 第三步怎么进行中间件开发 • 以及后面的数据转换，实时性保障，还有监控和测试 • 甚至技术选型和常见问题以及解决方案都给出来了
为了确认这个事儿，咱们和 DeepSeek AI 确认一下：
分析给我了四种可能，以及实例场景和集成意义：
• 第三方业务系统 • 数据分析/AI平台 • 企业内部自研系统 • 物联网（IoT）平台
果然，这个 DeepSeek 不是我理解的 DeepSeek。
我们提示词给出来 DeepSeek 的定义，再让它分析一下：
这次 DeepSeek 先给出质疑，分析了其矛盾点和不合理性：
1. LLM的本质限制：
• 大语言模型（如DeepSeek）本质是非事务性系统，擅长自然语言处理、知识推理，但无法直接存储或管理业务数据（如采购订单、库存）。 • 若强行让LLM“同步”数据，需额外定义其角色（如数据中转层、决策引擎），否则逻辑不成立。
2. 协议适配性问题： • IDoc/BAPI/RFC是SAP传统协议，依赖结构化数据交互，而LLM的输入输出以非结构化文本为主，二者需中间件进行格式转换。 3. 实时性冲突： • LLM的推理过程存在延迟（如GPT-4响应时间约2-3秒），难以满足毫秒级实时同步要求（如库存扣减）。 • ✅ LLM处理非结构化决策（如“因台风影响，建议提前采购20%库存”），而非直接操作数据。 • ✅ LLM作为SAP的前端交互层，替代传统事务代码（T-Code）操作。 • ✅ LLM用于非结构化到结构化数据的转换，但需严格校验逻辑（如防幻觉导致错误单据）。 • 严格限制LLM输出范围（如仅允许生成预定义动作的指令）。 • 使用RAG（检索增强生成）技术，基于SAP主数据约束生成结果。 • DeepSeek的数据湖，• DeepSeek RPA机器人、• DeepSeek毫秒级光谱识别技术、• ...
这才是我理解中的 DeepSeek 和 大语言模型 嘛，认知终于对上了。
正当我松了一口气的时候，AI 又给我分析出了一些可能性：
好家伙，硬是从不合理从中分析出合理性来。我觉得要是你去给康熙当官， 和珅和纪晓岚都啥事也轮不到了。
同时给出了技术实现路径，虽然我不想承认，但是不得不说，它说的基本没错。 这也是几乎所有应用系统和LLM集成的大致步骤。
接下来给出的合理性评估我们可以忽略，已经脱离了文本的字面意思。
应用场景举例倒是没错（虽然通用实现不是那么简单）：
最后给出的挑战与应对很有含金量，
特别是幻觉风险，对企业级的应用来说尤为重要：
最后的最后，再让真正的DeepSeek 给我定个性吧， 告诉我这是合理需求还是胡说八道：
看到最终结论，好吧心里舒坦了。
判断依据也是有理有据：
潜在合理场景和刚才说的一样，没毛病。但是大家注意红色标的这几个字：需彻底重构设计。 意思就是：
意思就是要么把这段设计删了重新写，要么把系统删了重新写。
需求分析 2
既然前面这个流程十分顺利，我们再随便看看别的需求和设计。
比如需求预测这条：
需求预测：利用DeepSeek的时间序列模型分析历史采购数据、销售趋势及市场因素， 生成动态需求预测，
看到一个很新颖的说法：DeepSeek的时间序列模型。 自诩在 AI 前线走的最慢的一群人，前两周还整理过 DeepSeek 开源的所有模型，竟然没听过 DeepSeek 还有时间序列模型， 秉承学中问的思想，直接让 DeepSeek 来个联网搜索。
好吧，跌宕起伏的心情稍微平静，原来不是我孤陋寡闻了。
话说我真不知道这是用啥样的提示词能让如此聪明的AI写出这么反智商的东西来。
你把这句话给AI，AI都会告诉你怎么正确表达：
建议修正表述： “利用时间序列模型分析历史数据，结合DeepSeek解读市场文本因素，生成动态需求预测。”
同样的，后面充斥着各种各样的碰瓷行为，任何东西都要拿 DeepSeek 去贴个标：
我估计 DeepSeek 的老板 梁文峰 都不知道自己家的产品有这么强大吧。
事情的最后
按下解读这篇文章是的心情不说。
事情的最后，作为一名爱岗敬业的优秀员工，为了缓解老板对于AI的焦虑， 我把这篇文章发给 DeepSeek， 让它挑了一些能基本合理的点，同时重新修正表述，把又把我司的情况发给它， 它给我写了一个个的实现步骤指南，以及实现成本包含工时的清单。
最后我又用AI套模板列写了个PPT给到了老板 （我甚至还贴心的在实现的章节里面加上了我们会用 AI 进行辅助编程，提高了N多的效率）。
希望老板能开心。
