DeepSeek是一款由国内人工智能公司研发的大型语言模型,拥有强大的自然语言处理能力,能够理解并回答问题,还能辅助写代码、整理资料和解决复杂的数学问题。与OpenAI开发的ChatGPT相比,DeepSeek不仅率先实现了媲美OpenAI-o1模型的效果,还大幅降低了推理模型的成本。其新模型DeepSeek-R1以十分之一的成本达到了GPT-o1级别的表现,惊艳全球!
在面对DeepSeek的学习与应用时,很多人或许会感受到一种焦虑感,担心“不懂 DeepSeek,就落后了”、“再不努力,你马上就要被 DeepSeek 替代了”等。其实,这种焦虑是对未知世界的正常反应,但它也激励我们去不断学习、适应并拥抱变革。通过持续的学习和实践,我们才能够更好地理解DeepSeek的潜力,提升自己的能力,并将其应用到实际工作中,推动创新和效率的提升。
课程概述
本课程以全栈视角深度解析大模型开发技术,基于 DeepSeek 与 Dify 两大核心工具链,从本地部署到智能体开发,实现企业级 AI 应用的高效落地。课程内容分为三阶段:
第一阶段:实基础,覆盖 AIGC 原理、Transformer 架构、提示词工程(黄金六法则、角色模板、防攻击),并详解 DeepSeek 模型的核心技术与企业选型策略
第二阶段:实战部署与开发,通过 Ollama 完成 DeepSeek 私有化部署,结合 Dify平台构建智能体(如面试助手、文生图工具),集成知识库实现 RAG 增强生成,完成业务咨询机器人等案例。
第三阶段:深入工作流与多模态开发,掌握代码节点、HTTP 调用、意图分类、多语言翻译等技能,实战开发汇率兑换、PDF 发票识别、车牌识别、图文客服系统等高阶应用,并实现 API 与自定义工具的深度集成。课程以企业真实场景为驱动,涵盖金融、零售、客服等行业的解决方案,帮助开发者与企业技术团队掌握大模型开发全栈能力,从零到一构建安全、高效、可扩展的智能业务系统
课程以“理论+代码+案例”三位一体,涵盖超 20 个行业场景实战,适合 AI 开发者、算法工程师及技术管理者快速掌握大模型落地的全流程技术栈,提升复杂工作流设计、多模态数据处理及私有化部署能力,赋能智能客服、自动化办公、跨模态生成等前沿应用开发。
课程对象
本课程适合以下人员参加:
AI 开发者、算法工程师:希望深入掌握大模型开发与私有化部署技术,提升业务场景下的智能体开发能力;
企业技术负责人/IT 架构师:关注企业级 AI 平台落地方案,需理解从部署到应用的技术全景;
智能客服/办公自动化/数据产品团队成员:致力于通过 AI 提升流程效率、服务能力与创新体验;
希望实现业务场景智能化升级的企业转型团队:如金融、政务、零售、制造等行业的数字化技术团队。
课程目标
本课程旨在帮助企业技术团队、AI 开发人员及算法工程师系统掌握大模型在私有化部署下的全流程应用开发能力,重点围绕 DeepSeek 模型的企业级部署与 Dify 平台下的智能体构建,深入解析从提示词工程到智能工作流、多模态交互的关键技术与应用路径。通过三天实战导向的教学,学员将掌握构建企业级 AI 应用所需的关键技能,实现从本地部署到复杂智能体开发的完整闭环,提升 AI 落地效率与业务创新能力。
课程收益
完成本课程后,您将获得以下能力与价值:
- 掌握 AIGC 与大语言模型原理:理解 Transformer 架构、提示词工程的黄金法则与防攻击机制,为智能体设计提供底层理解。
- 熟练部署 DeepSeek 模型:掌握基于 Ollama 实现的 DeepSeek 私有化部署流程,具备构建本地大模型系统能力。
- 构建企业级智能体:借助 Dify 平台,搭建面试助手、文生图、旅游咨询、业务问答等多种智能体,熟悉插件扩展与知识库接入。
- 开发 RAG 增强生成应用:通过知识库的构建与管理,实现基于私有知识的智能问答系统,提升 AI 回答的专业性与准确性。
- 掌握复杂工作流与自动化技术:理解 Dify 中的变量、分支、循环、代码节点等机制,具备构建多步骤、多角色、多模态的业务流程智能体能力。
- 实现多模态场景落地:涵盖图像识别、发票识别、图文客服、语言翻译、海报生成等实用案例,提升综合开发与集成能力。
- 具备自定义工具与 API 集成能力:掌握如何创建自定义工具与 API 对接,实现智能体与业务系统的深度融合。
课程时长3天
课程大纲
理解大模型/deepseek 和提示词工程 (第一天) AIGC 基本概念、原理 大语言模型基本概念和通用大模型简洁 Transformer 架构解读 提示词指令工程 ◆ 什么是提示工程? ◆ Prompt 的关键原则 ◆ Prompt 基本对话黄金六法则 ◆ Prompt 典型提示词模板 ◆ 解锁提示词更多玩法 ◆ 基于角色提示词 ◆ 提示词防攻击 Deepseek 模型简洁和优势 Deepseek 三种模式 DeepSeek-R1 使用 DeepSeek 创新点 DeeepSeek 核心技术:架构和训练方法 DeepSeek-R1 提示词使用原则 编写 Deepseek 提示词的五点共识和八大技巧 Prompt 工程防攻击 企业如何选择大模型建设 企业大模型建设路径的决策框架 什么是大模型开发 大模型开发整体框架流程 | Deepseek 本地部署和 dify 智能体和工作流应用开发(第二天) Ollama 简介、安装和常用参数配置 Ollama 部署 deepseek 使用 ChatBox 应用本地 deepseek 认识和注册 Dify 本地安装部署 Dify 管理和配置大模型:DeepSeek、智谱清言、通义千问 搭建聊天助手-面试助手 聊天机器人的基础配置 为智能体添加技能(理解插件) 创建旅游达人智能体 创建文生图绘画智能体 创建和管理知识库 为智能体添加知识库(理解 AGC 增加检索生成) 知识库的检索和召回 案例:搭建业务咨询服务机器人 创建文本生成型应用 什么是工作流,对话流 理解工作流中数据类型和变量定义 理解分支结构 if 理解 if else if 多路分支结构 案例实战:输入成绩,判断等级 理解循环-迭代节点 案例演示:将对话翻译成多门语言 | 深入工作流应用开发(第三天) 使用代码节点 本地部署 Dify 调用 Llama 3.1 和 OpenAI 创建聊天机器人与知识库 本地部署 Dify 调用 Deepseek 实现工作流 强大的 jinjia2 模板转换 识别用户意图:问题分类器 案例实战:客户咨询分类 使用 http 节点和参数提取节点 案例实战:实现汇率兑换机器人 Dify 工作流中使用知识库 案例实战:基于本地知识库的客服机器人 多模态使用和文件读取 案例实战:实现 PDF 发票识别并录入表格 案例实战:图片理解车牌识别 图像流:案例实战=创建海报背景图 工作流中使用知识库:案例实战-米家扫地机器人客服(图文回复) 案例实战:长篇文章生成 Dify 自定义工具:实现国家代码查询和汇率兑换 基于 API 调用 Dify 应用 案例实战:基于 DifyApi 使用 python 实现聊天机器人 |
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