LLM应用全流程开发课件

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DeepSeek 实战精通课程导学 ​

为什么要学习AI与全链路能力？ ​

在数字化转型浪潮下，越来越多企业面临着效率提升、创新突破、业务智能化等多重挑战。传统IT与业务流程已难以满足快速变化的市场需求，AI（人工智能）成为企业实现降本增效、智能决策和业务创新的关键驱动力。

企业的痛点：

  • 数据量激增但价值挖掘不足
  • 人工流程效率低、易出错
  • 市场变化快，创新能力不足
  • 传统IT系统难以支撑智能化升级

为什么要学习AI？

  • AI能帮助企业自动化流程、提升决策效率、创造新业务模式
  • 掌握AI技术已成为个人和企业核心竞争力
  • 未来的开发者和管理者都需要具备AI思维和实战能力

企业为什么需要AI全链路能力？

  • 单点AI工具难以解决复杂业务问题，企业需要从模型训练、数据处理、工具集成到系统部署的全链路能力
  • 全链路AI能力能帮助企业构建端到端的智能解决方案，实现从数据到价值的闭环

AI全链路包含哪些内容？

  • 大模型的训练与优化（如大模型、RAG、Agent等）
  • 数据采集、清洗与管理
  • AI开发工具与平台的高效使用
  • 智能应用开发与集成
  • 系统部署、运维与安全
  • 业务场景落地与持续优化

通过本课程，你将系统掌握AI全链路的核心知识与实战技能，具备独立设计、开发、部署和优化AI系统的能力，助力企业实现智能化升级与创新发展。

课程概述 ​

本课程是一套系统化的 DeepSeek 大模型实战课程，从基础理论到企业级应用，全面覆盖大模型开发与部署的各个环节。课程采用"理论+实践"的教学模式，通过丰富的实战案例，帮助学员快速掌握 DeepSeek 的应用开发能力。

课程特色 ​

  • 🎯 系统化知识体系：从基础到进阶，构建完整的学习路径
  • 💡 实战导向：90% 内容可直接应用到实际项目
  • 🛠️ 工具完备：覆盖 9 大类 40+ 开发工具
  • 🏢 企业适用：注重企业落地场景，提供完整解决方案

课程设计说明 ​

1. 为什么设计这门课？ ​

在AI时代，人工智能技术正深刻改变着各行各业。大模型（如DeepSeek）不仅推动了生产力的提升，也对传统编程方式带来了巨大冲击。未来的开发者，不仅要会写代码，更要懂得如何高效利用AI工具，提升开发效率、创新能力和解决实际问题的能力。本课程旨在帮助大家系统掌握大模型应用开发的核心技能，顺应AI时代的技术变革，成为具备AI思维和实战能力的新一代开发者。

2. 课程安排与阶段收获 ​

课程分为四大阶段，循序渐进，帮助不同基础的学员逐步进阶：

  • 入门基础阶段：了解大模型原理、应用价值及环境搭建，掌握基础提示词和API调用，为后续学习打下坚实基础。
  • 开发实战阶段：深入API集成、提示词工程和工具开发，提升AI开发实战能力，能够独立开发AI应用。
  • 架构与增强阶段：掌握RAG系统、向量检索、多Agent协同等进阶技术，具备企业级AI系统架构与优化能力。
  • 部署与运维阶段：学习私有化部署、高性能优化、生产环境运维，能够将AI系统安全、稳定地落地到企业场景。

每个阶段都配备实战案例和项目驱动，确保学以致用。

3. 学习收获 ​

通过本课程，你将获得：

  • 深刻理解大模型的原理与应用场景
  • 掌握AI开发的全流程技能，从环境搭建到企业级部署
  • 能独立开发基于DeepSeek的AI应用、RAG知识库、智能Agent等系统
  • 熟练使用主流AI开发工具与平台
  • 拥有将AI技术与实际业务结合、创造价值的能力

4. 课程资源获取方式 ​

  • 课程配套的代码案例、PPT、环境配置指南、工具手册等资源，均可通过课程专属资源库获取（具体获取方式见课程公告或QQ群文件）。
  • 课程内容持续更新，学员可第一时间获取最新资料。

学习路线 ​

课程设计了四大学习路径，满足不同层次的学习需求：

  1. 入门路径：适合零基础学员

    • 基础理论：大模型原理与应用价值
    • 环境配置：DeepSeek 开发环境搭建
    • 简单应用：基础提示词与 API 调用

  2. 开发路径：适合有一定基础的开发者

    • API 调用：DeepSeek 接口集成开发
    • 提示词工程：高效提示词设计模式
    • 工具开发：MCP 函数调用与扩展

  3. 架构路径：适合进阶开发者

    • RAG 系统：知识库增强与构建
    • 向量检索：高效文档搜索与匹配
    • 多 Agent 协同：复杂任务编排与协作

  4. 部署路径：适合企业级应用开发者

    • 私有化部署：安全合规的本地部署
    • 性能优化：高吞吐量模型服务设计
    • 生产环境：监控、扩展与容错机制

课程内容 ​

课程包含 20+ 模块，100+ 精心设计的章节：

1. 入门基础篇 ​

  • 课程导学与 AI 基础
  • LLM 行业概览与应用价值
  • DeepSeek 核心特性
  • 提示词工程技术

2. 开发实战篇 ​

  • AI 辅助开发环境搭建
  • API 调用与开发实战
  • MCP 函数调用开发
  • 智能工作流编排

3. RAG 与增强篇 ​

  • 向量数据库与嵌入模型
  • 搜索与检索增强
  • 本地知识库构建
  • LangChain 开发实战

4. 私有化部署篇 ​

  • Ollama 本地化部署
  • 高性能推理优化
  • 容器化与裸机部署
  • 安全与性能调优

5. 多 Agent 系统篇 ​

  • Agent 架构设计
  • 多智能体协作系统
  • 复杂任务链路开发
  • 协同推理与故障排查

6. 界面与运维篇 ​

  • Gradio/Streamlit 界面开发
  • 开源 UI 框架集成
  • API 网关与并发控制
  • 生产环境监控与维护

学习资源 ​

课程提供丰富的学习资源：

  • 📚 实战代码案例 (35%)：100+ 实战示例
  • 📊 理论讲解 PPT (25%)：系统化的知识讲解
  • 🔧 环境配置指南 (15%)：从本地到云端的部署方案
  • 🛠️ 开发工具集 (10%)：主流工具的实操指南
  • 📖 参考资料库 (15%)：扩展学习资源

学习建议 ​

  1. 循序渐进：按照课程设计的路径逐步学习
  2. 动手实践：每个章节都配备实践案例，建议边学边练
  3. 工具掌握：熟悉课程中提到的各类工具，提高开发效率
  4. 项目驱动：结合实际项目需求，有针对性地学习相关章节

预期收获 ​

完成本课程后，您将能够：

  1. 全面掌握 DeepSeek 模型的特性与应用方法
  2. 独立构建基于 DeepSeek 的各类 AI 应用系统
  3. 设计并实现企业级 RAG 知识库与搜索系统
  4. 开发基于 MCP 的智能工具与 Agent 系统
  5. 在企业环境中部署高性能 DeepSeek 服务
  6. 将 AI 技术与业务需求有机结合，创造实际价值

课程工具 ​

课程使用的主要工具包括：

  • 大模型平台：DeepSeek、Ollama、LMDeploy
  • 开发环境：Cursor、VSCode、Postman
  • 容器部署：Docker、AutoDL
  • RAG 工具：LangChain、Chroma、SearxNG
  • UI 框架：Gradio、Streamlit、Open-WebUI
  • 工作流平台：Dify、Coze

学习支持 ​

  • QQ群：加入课程QQ群，获取最新通知、资源分享，与同学交流学习经验。
  • 老师答疑：课程配备专属老师，定期在线答疑，解决学习中的疑难问题。
  • 丰富资源：提供完整代码库、环境文档、常见问题解答、项目案例等，助力高效学习。