DeepSeek賦能AI智能體開發與落地實踐

"聞楷，畢業於北京郵電大學網絡空間安全學院，主要研究方向為網絡信息安全與密碼學。深耕加密算法、入侵檢測、防火墻配置等核心安全技術方向，擁有超過十年的網絡安全與算法研發經驗。在復雜系統安全、加密算法設計以及大數據安全分析領域，展現出卓越的技術與科研能力。在算法研究與實踐中，不斷探索並應用深度學習、自然語言處理等**科研成果，以創新為驅動，促進業務發展。較擅長構建高效的安全策略，解決企業級安全挑戰，並在多個國際安全競賽中榮獲獎項，對**的安全趨勢和技術有著深刻的見解。現就職於武漢某知名網絡安全公司，擔任安全產品研發與技術總監職務，負責設計並實施網絡安全解決方案，有效提升了系統的防禦能力與數據安全性。擁有豐富的算法設計和工程開發經驗，在國內外知名期刊和學術會議上發表了多篇學術論文，並成功申請了多項安全類發明專利。 陳凡靈，畢業於河南工業大學信息科學與工程學院，曾任職於中關村軟件園工程實踐教育發展中心教研總監，長期致力於JavaSE、JavaEE、數據庫及算法等領域的研發與教育工作。深入研究並應用加密算法、入侵檢測、防火墻配置等關鍵安全技術，專註於算法優化與高性能計算。針對大數據處理場景，設計並實現了一系列高效算法，顯著提升了數據處理的速度與準確性。同時，利用機器學習算法進行異常檢測與行為分析，有效識別潛在的安全威脅，為企業安全防護體系提供了強有力的支持。多年深耕，積累了豐富的開發與教學經驗：先後編寫了Java、數據庫、Jsp、靜態網頁開發、Hibernate、Spring、Struts、數據結構與算法等共計10余本圖書，對Flink/Blink、Storm、Hadoop、Kafka等相關框架也有深入研究。兼任多家培訓機構擔任教務總監，並在高校創業軟件孵化園擔任代培導師。現任河南經貿職業技術學院物聯網學院創業軟件孵化園高級導師。"

目錄

 

 

 

第1章　初識DeepSeek

1.1　大語言模型概覽

1.1.1　語言模型基礎與自然語言處理簡介

1.1.2　Transformer架構核心及其在LLM中的應用解析

1.1.3　DeepSeek的標記化機制與預測原理

1.2　DeepSeek的發展歷程

1.2.1　DeepSeek初始版本的特性介紹

1.2.2　DeepSeek的核心優化與升級歷程

1.2.3　DeepSeek在多語言與多任務處理中的卓越表現

1.3　DeepSeek核心功能概覽及應用場景深度解析

1.4　大語言模型的局限與挑戰

1.4.1　幻覺現象的產生、影響及應對策略

1.4.2　倫理問題的探討與規範建議

1.5　知識拓展與技巧分享

1.5.1　知識拓展

1.5.2　技巧分享

第2章　DeepSeek API實戰入門

2.1　DeepSeek API基礎概念

2.1.1　API的定義、功能與應用場景

2.1.2　API的發展歷程

2.1.3　DeepSeek API的核心服務概覽

2.2　在DeepSeek App中體驗模型能力

2.3　使用DeepSeek + VSCode開發實踐

2.3.1　API密鑰獲取與權限管理

2.3.2　VSCode的下載安裝與配置

2.3.3　通過Cline插件對接DeepSeek API 

2.4　DeepSeek核心功能調用詳解

2.4.1　初次調用API

2.4.2　文本生成與補全

2.4.3　多輪對話與上下文管理

2.4.4　函數調用與工具集成（如Word/Excel VBA編程）

2.5　輸入/輸出格式規範與註意事項

2.5.1　輸入格式要求與示例

2.5.2　輸出格式解析與應用

2.5.3　定價策略與數據安全

2.6　知識拓展與技巧分享

2.6.1　知識拓展

2.6.2　技巧分享

第3章　DeepSeek基於Coze的智能體開發

3.1　智能體概述

3.1.1　什麼是智能體

3.1.2　智能體的基本特征

3.1.3　智能體的分類

3.2　智能體的實現與應用場景

3.2.1　智能體的技術基礎與實現方法

3.2.2　智能體的廣泛應用與前景

3.3　項目實戰演練

3.3.1　智能客服機器人開發

3.3.2　小紅書爆款生成器的實現

3.4　知識拓展與技巧分享

3.4.1　知識拓展

3.4.2　技巧分享

第4章　DeepSeek高級技巧與優化策略

4.1　提示工程深入剖析

4.1.1　高效提示詞設計

4.1.2　逐步思考與鏈式推理

4.1.3　少樣本與零樣本學習應用

4.1.4　提示詞疊代與優化

4.2　模型微調實戰指南

4.2.1　微調的基本概念與流程

4.2.2　常見的微調方式

4.3　知識拓展與技巧分享

4.3.1　知識拓展

4.3.2　技巧分享

第5章　LangChain框架下的DeepSeek能力擴展

5.1　LangChain框架簡介

5.1.1　LangChain的兩個關鍵詞

5.1.2　LangChain的三個場景

5.1.3　LangChain的六大模塊

5.2　DeepSeek與LangChain集成實踐

5.2.1　在LangChain中調用DeepSeek

5.2.2　構建多步驟任務工作流

5.2.3　結合外部數據源

5.2.4　結合外部工具

5.3　DeepSeek插件與擴展功能開發

5.3.1　插件開發流程與規範

5.3.2　LangChain集成自定義LLM

5.4　知識拓展與技巧分享

5.4.1　知識拓展

5.4.2　技巧分享

第6章　使用Ollama部署本地DeepSeek系統

6.1　Ollama框架簡介與部署原理

6.1.1　架構設計與部署流程

6.1.2　本地部署環境兼容性分析

6.1.3　性能優化策略

6.2　Ollama與DeepSeek本地化集成實戰

6.2.1　配置DeepSeek模型

6.2.2　創建DeepSeek的模型實例

6.2.3　多步驟推理任務調度與分配

6.2.4　利用本地數據源與外部工具增強任務能力

6.3　Ollama擴展功能與工具

6.3.1　Chatbox的下載與安裝

6.3.2　集成Ollama實現可視化聊天

6.4　知識拓展與技巧分享

6.4.1　知識拓展

6.4.2　技巧分享

第7章　RAG（檢索增強生成）技術詳解

7.1　RAG理論概述與基礎

7.1.1　基本概念與原理介紹

7.1.2　工作流程解析

7.1.3　主要組成部分：檢索模塊與生成模塊

7.1.4　與傳統生成模型的區別與優勢

7.2　RAG工作機制與架構設計深入

7.2.1　檢索模塊策略

7.2.2　生成模塊方法

7.2.3　模型訓練方法與數據要求

7.2.4　自監督學習優化技巧

7.3　RAG高級應用場景探索

7.3.1　問答系統應用實例

7.3.2　文本生成與內容創作技巧

7.3.3　多模態任務技術應用

7.3.4　實時信息生成與知識更新實踐

7.4　知識拓展與技巧分享

7.4.1　知識拓展

7.4.2　技巧分享

第8章　智能體項目應用實戰：搭建企業RAG

8.1　LlamaIndex環境搭建與配置

8.1.1　概述與安裝指南

8.1.2　與數據源集成方法

8.1.3　索引構建與管理技巧

8.1.4　查詢性能優化策略

8.2　ElasticSearch環境搭建與配置

8.2.1　基礎介紹與安裝配置

8.2.2　數據索引與存儲操作

8.2.3　全文搜索與數據分析實踐

8.2.4　集群部署與性能優化

8.3　HuggingFace Transformers + LoRA集成環境搭建

8.3.1　概述與安裝指南

8.3.2　LoRA原理與應用介紹

8.3.3　LoRA與Transformers模型結合方法

8.3.4　HuggingFace上訓練LoRA模型實踐

8.4　智能體項目實踐一：智能問答系統構建

8.4.1　系統創建與環境準備

8.4.2　系統功能實現

8.5　智能體項目實踐二：個性化推薦系統實現

8.5.1　系統創建與環境準備

8.5.2　系統功能實現

8.6　知識拓展與技巧分享

8.6.1　知識拓展

8.6.2　技巧分享