2025.11.18更新：工程行业中-使用AI报价得可行性-一般（属于能应付但不精确，未测试在数据库全得情况下得效果，总体欠调教）

起因

事件起因是之前答应朋友测试ai造价（假）得可行性，然后我就问了我朋友要了份文件

思路

总体思路是使用csv文件去进行读写，所以首先就是将需要报价得表格转为为csv格式，有些ai可以直接读写excel，不过建议输出还是csv，这个格式在表格领域比较通用

• 需要注意对相同项目进行去重，如果不去重，那就可以使用特殊组合成独一得编码
  

不去重在对比数据得时候用lookup系列函数会由重复所以N/A错误

我使用得提示词：

你是一级造价工程师，现在有一份控制材料价格需要你报价，是一份csv表格，
表格表头为“序号,人材机编号,名称,规格,单位,数量,单价,合价,类别,主要材料标记,暂估材料标记,产地,厂家,备注”
需要你根据名称、单位、数量、产地、厂家数据估计单价以及计算合价。
数据为“空”的部分就是没有指定，只需要估计单价和计算合价两列。
工程地点在湖南长沙，需要结合地方市场行情。
需要引用数据库网站参考：广材网、地方信息价等。
结果输出为csv格式表格。

理由

1. 当然不是很精确，我们其实可以给更多参照数据给它得，不过提供一个思路
2. csv格式是最容易处理得表格格式，但是仍然有很多问题，在后面会提到字符解码问题

目前国内ai工具得问题：

deepseek：

1. 由于文本数量得限制问题，国内得ai工具普遍限制文本数量，所以输出要么就只有几十行，最多百行
   

解决方案是让他分段输出分段，dpsk一段大概100行数据，1k行数据得报表输出10词也行

2. 让他强行输出csv文件失败
   
   他给你的链接指向一个沙箱环境:并表示DNS解析不了，所以最好能搭还是搭本地的吧
   

3. 分段输出可行，但仍然需要解决字符串的解码问题
   

4. 我们将数据复制出来保存csv文件后，还是会出现utf-8在excel中无法解析出中文的问题
   

5. 最后还是通过power query工具导入数据了，不然这个解码问题还是有点裂开的
   

6. 考虑过偏门的解决方案：用selenium框架控制浏览器可以实现自动下一步，但是最好你还是有api（免费白嫖最好），不然只能控制浏览器
   

Grok

由于grok的字符限相对dpsk没那么多，所以考虑到dpsk这样分段的效率有点差，所以尝试grok

grok开局的问题就是原来转csv中，简体中文使用GBK编码，这在grok里是无法解码的。

所以需要将GBK转UTF-8， 这里我使用了vscode插件实现了

grok的输出行数明显大于dpsk（大约200行左右）

但是问题还是有，解码问题，直接用vscode插件转utf-8保存，或者使用之前说的power query工具导入都行

豆包

2025.11.18更新，朋友测试豆包可以生成可以下载的csv格式文件，但准确问题似乎无法解决。

• 豆包的问题如下：
  
• 实测出现类似问题应该是豆包生成的python代码shi山造成的。
  

经过优化词优化后，仍然不够理想

不够理想的原因在生成的说明文档中指出了：数据来源缺失，所以我决定再优化一下

优化词选择：

优化：你的报价基本都是一样的，过于假了。
人材机编号99开头的工程机械设备台班部分，
人材机编号13、14开头的防水材料部分，
焊接材料（气体）部分，
人材机编号80开头的混凝土材料中的抗渗与标准一样
人材机编号80开头的砂浆材料中不同规格级号
人材机编号99开头的不同载重的工程机械台班
人材机编号17开头的孤雁到类没有区分规则管径
试着增加类似服务新干线等问答网站的数据提高报价的准确

然后结果依旧不满意，继续沟通

bug：这样的词在经过几轮优化之后他会直接修改本体文件的数据

生成完全牛头不对马嘴的文件，所以豆包尽量减少沟通次数或者设置不能修改的字段，我再后续使用了设置不能修改的字段的参数修改。

上述词还是有问题，我测试了新的对话模型

角色：你是一级造价工程师，
工作目的：根据提供文件输出一份精确的报价文件，结果输出为csv格式表格，并附上markdown格式的说明文档
文件说明：现在有一份控制材料价格需要你报价，是一份csv表格，表格表头为“序号,人材机编号,名称,规格,单位,数量,单价,合价,类别,主要材料标记,暂估材料标记,产地,厂家,备注”
工作目的以及规则：需要你根据名称、规则、单位、数量、产地、厂家数据估计单价以及计算合价。保留两位小数计算。
1. 数据为“空”的部分就是没有指定，主要目的只需要估计单价和计算合价两列。不能修改编号、名称、规格、单位、数量等已有数据
2. 可自行添加一列作为独一序号列避免原文件重复编码以方便输出，但不能修改原文件的已有的数据。
3. 可以将数据来源填入“备注、产地、厂家”的列中
4. 工程地点在湖南长沙，需要结合地方市场行情。
5. 优化可能发生的问题：尽量根据数据来源选择相似的规格的报价，避免相同的单价价格
6.根据”名称+规格“确定材料具体的规格型号，注意单位换算，注意人材机编号中对应的工程造价编码大类，会更方便找寻材料类目
7.可参考数据来源：广材网、服务新干线、湖南造价信息网、中国建材网、中国工程机械网、中国防水网、淘宝、1688
8.不要引用单一数据来源，引用更多数据来源（民用、商用都可）提供更精确的报价。并根据经验调控单价上下浮动，你来合理的估计价格，不同规格材料单价不允许重复。同规格材料不受影响。
9.不同规格材料：“名称+规则”组成后，去空格后，不同则为不同材料，相同则为相同材料

在这样一份规则下生成的报价基本没有重复的单价了，基本能满足一次生成的可能，但是与实际报价偏差特别大。还是需要数据支撑。

可见报价的偏差很大

综合报价与原数据对比，一个2亿，一个8kw

在对比了分布之后，我发现报价偏差高于20%的还是太多了，准确报价基本只有179项，与实际还是差别太大了

再接再厉的优化吧。

结论：

数据准确度：存疑

目前准确度是个非常堪忧得问题，在编写完成后与元数据文件对比偏差，发现问题还是很多，可能是数据喂少了，建议自己多喂点相似项目以提高报价准确性。
grok生成数据与元数据对比

偏差值很高，让我有一种算了含税价的感觉，另外如果涉及公式计算，记得在提示中限制小数点后两位，我这里因为没有限制小数点，所以合计值那里存在误差。

dpsk生成与元数据与grok数据对比

偏差值还是很高

改进

没啥好的方法，ai这玩意就是自己喂的数据多才有准确性，我的建议是每次相同类型的项目喂在一个对话模型里面使用，比如住宅一个大类，商业一个大类之类的。当然会有数据泄露的风险，不过说实话，干这活的都是底层牛马，你也没必要太在意这些所谓的安全屏障。

最后我朋友表示能应付日常工作，满足使用，毕竟世界就是个草台班子，有比没有强，60分完成万岁。

能省事就省事，都是打工人，不过牛马，自己开心点就好

2025.11.18 更新：excel导出csv格式可以选择UTF-8格式导出

这样可以避免用插件转换格式的问题。

豆包部分汇总

1. 可直接生成可下载的csv，这样效率会快很多
2. 多次沟通后豆包会修改原数据，记得在提示词里面锁定数据
3. 豆包数据的准确性十分依赖数据来源，建议使用地方常用的数据来源加入提示词，或者将自有项目喂给豆包
4. 豆包的生成速度非常慢，需要长时间等待（我最长等了10min，我自己都看了两圈维密了）
5. 如果你对总价有一定的范围估计，十分建议你将总价限制范围写入提示词