提示工程、模型微調(diào)、插件、LangChain，RAG，Agent…參加兩天面授實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營，立智帶你統(tǒng)統(tǒng)搞定！

Deepseek大模型應(yīng)用開發(fā)*佳實(shí)踐AI大模型全棧工程師實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營一、為什么需要該課程？

本課程為DeepSeek大模型應(yīng)用開發(fā)人員提供了一份清晰、全面的“可用知識(shí)”，帶領(lǐng)大家快速了解DeepSeek原理和API應(yīng)用開發(fā)，同時(shí)對(duì)比OpenAI和國內(nèi)多個(gè)其他大模型（DeepSeek文心，智譜，千問等）的工作原理及優(yōu)勢(shì)，并在此基礎(chǔ)上使用流行的編程語言構(gòu)建大模型應(yīng)用。通過課程，你不僅可以學(xué)會(huì)如何構(gòu)建文本生成、問答和內(nèi)容摘要等初階大模型應(yīng)用，還能了解到提示工程、模型微調(diào)、插件、LangChain，RAG，Agent等高階實(shí)踐技術(shù)。課程提供了簡單易學(xué)的示例，幫你理解并應(yīng)用在自己的項(xiàng)目中。二、你可以參加嗎？

各類軟件企業(yè)和研發(fā)中心的程序員、軟件設(shè)計(jì)師、架構(gòu)師、 項(xiàng)目經(jīng)理。本課程面向零基礎(chǔ)LLM應(yīng)用開發(fā)者，不需要了解復(fù)雜數(shù)學(xué)算法，機(jī)器學(xué)習(xí)原理，不需要之前學(xué)習(xí)過大模型知識(shí)。有Java，C#，C++等編程基礎(chǔ)，*好有Python基礎(chǔ)知識(shí)，但即使你對(duì) Python 不太熟悉，也完全沒有關(guān)系。課程主要閱讀和講解案例代碼。三、課程大綱

第1章 DeepSeek為什么這么火第一部分: DeepseekV3和R1 推理大模型入門1.Deepseek平臺(tái)簡介2.Deepseek為什么這么火？有什么核心技術(shù)？3.Deepseek 核心功能與基礎(chǔ)操作4.Deepseek推理大模型R1和普通大模型V35.DeepSeek R1 的六個(gè)蒸餾小模型6.DeekSeep大模型還需要提示詞工程嗎？7.Deepseek的提問技巧8.編寫指令的3個(gè)原則9.挖掘指令的3個(gè)方法10.編寫指令的7種技巧第2章 開發(fā)工程師的AI思維第二部分: 開發(fā)工程師的AI思維1.深入理解AI和AI產(chǎn)品2.開發(fā)工程師的AI思維3.AI產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化和標(biāo)準(zhǔn)化4.AI產(chǎn)品落地的價(jià)值與難題5.AI產(chǎn)品經(jīng)理6.AI產(chǎn)品的知識(shí)體系7.所有應(yīng)用都值得被大模型重構(gòu)一遍！-百度李彥宏8.AI 2.0徹底改變社會(huì):所有應(yīng)用都可以被重寫一次--李開復(fù)9.微軟發(fā)布全新AI PC,有哪些啟發(fā)10.蘋果(AAPL.US)WWDC發(fā)布Apple Intelligence 有什么啟發(fā)11.蘋果 pad math notes的AI應(yīng)用分析第三部分: AI重構(gòu)應(yīng)用案例分析1.分析部分現(xiàn)有系統(tǒng)如何引入AI功能2.分享業(yè)內(nèi)一些經(jīng)典案例3.產(chǎn)品AI化的一些心得4.某電子家電集團(tuán)AI落地實(shí)踐5.某金融企業(yè)AI落地實(shí)踐6.某電信企業(yè)AI落地實(shí)踐第3章 基于DeepSeek大模型API開發(fā)應(yīng)用第四部分: SeepSeek大模型  API 應(yīng)用開發(fā)1.DeepSeek-V3 大模型API2.DeepSeek-R1推理大模型API3.DeepSeek模型參數(shù)4.DeepSeek大模型多輪對(duì)話5.DeepSeek大模型對(duì)話前綴續(xù)寫（Beta）6.DeepSeek大模型FIM 補(bǔ)全（Beta）7.DeepSeek大模型JSON Output8.DeepSeek大模型Function Calling9.DeepSeek大模型上下文硬盤緩存10.文本內(nèi)容補(bǔ)全初探（Text Completion）11.聊天機(jī)器人初探（Chat Completion）12.基于DeepSeek開發(fā)智能翻譯助手13.案例分析第五部分: DeepSeek大模型對(duì)比其他大模型API（國外和國內(nèi)其他）1.OpenAI大模型API2.claude大模型API3.Gemini 大模型API4.智譜大模型API 介紹5.使用 GLM-4 API構(gòu)建模型和應(yīng)用6.基于通義千問大模型API的應(yīng)用與開發(fā)7.基于百度大模型API應(yīng)用開發(fā)8.基于字節(jié)，騰訊，華為大模型應(yīng)用開發(fā)第六部分: DeepSeek大模型API構(gòu)建應(yīng)用程序（12案例，靈活選擇）1.應(yīng)用程序開發(fā)概述2.案例項(xiàng)目分析3.項(xiàng)目1：構(gòu)建新聞稿生成器4.項(xiàng)目2：語音控制5.項(xiàng)目3：企業(yè)管理系統(tǒng)MIS應(yīng)用案例分析6.項(xiàng)目4：某企業(yè)智能管理系統(tǒng)第4章 DeepSeek和LangChain開發(fā)應(yīng)用第七部分: ?模型應(yīng)?開發(fā)框架 LangChain1.?模型應(yīng)?開發(fā)框架 LangChain2.LangChain 是什么3.為什么需要 LangChain4.LangChain 典型使?場景5.LangChain 基礎(chǔ)概念與模塊化設(shè)計(jì)6.LangChain 核?模塊??與實(shí)戰(zhàn)7.LangChain 的3 個(gè)場景8.LangChain 的6 大模塊9.LangChain 的開發(fā)流程10.創(chuàng)建基于LangChain聊天機(jī)器人第八部分: 基于DeepSeek和LangChain構(gòu)建文檔問答系統(tǒng)1.構(gòu)建復(fù)雜LangChain應(yīng)?2.LangChain模型(Models)：從不同的 LLM 和嵌入模型中進(jìn)行選擇3. LangChain提示(Prompts)：管理 LLM 輸入4. LangChain鏈(Chains)：將 LLM 與其他組件相結(jié)合5. LangChain索引(Indexs)：訪問外部數(shù)據(jù)6. LangChain記憶(Memory)：記住以前的對(duì)話7. LangChain代理(Agents)：訪問其他工具8.使?大模型構(gòu)建文檔問答系統(tǒng)第5章 DeepSeek構(gòu)建企業(yè)級(jí)RAG知識(shí)庫第九部分: DeepSeek大模型企業(yè)RAG應(yīng)用1.RAG技術(shù)概述2.加載器和分割器3.文本嵌入和 向量存儲(chǔ)4.檢索器和多文檔聯(lián)合檢索5.RAG技術(shù)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)6.檢索增強(qiáng)生成實(shí)踐7.RAG技術(shù)文檔預(yù)處理過程8.RAG技術(shù)文檔檢索過程第十部分: 構(gòu)建基于DeepSeek RAG：實(shí)現(xiàn)檢索增強(qiáng)生成1.何謂檢索增強(qiáng)生成2.提示工程、RAG與微調(diào)3.從技術(shù)角度看檢索部分的Pipeline4.從用戶角度看RAG流程5.RAG和Agent6.通過Llamalndex的ReAct RAG Agent實(shí)現(xiàn)檢索7.獲取井加載電商的財(cái)報(bào)文件8.將財(cái)報(bào)文件的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量數(shù)據(jù)9.構(gòu)建查詢引擎和工具10.配置文本生成引擎大模型11.創(chuàng)建Agent以查詢信息第6章 基于DeepSeek大模型Agent智能體開發(fā)第十一部分:DeepSeek大模型驅(qū)動(dòng)的Agent智能體開發(fā)概述1.智能體的定義與特點(diǎn)2.智能體與傳統(tǒng)軟件的關(guān)系3.智能體與LLM的關(guān)系4.從ChatGPT到智能體5.智能體的五種能力6.記憶，規(guī)劃，工具，自主決策，推理7.多智能體協(xié)作8.企業(yè)級(jí)智能體應(yīng)用與任務(wù)規(guī)劃9.智能體開發(fā)第十二部分: 基于Deepseek和LangChain構(gòu)建Agent1.通過LangChain中的ReAct框架實(shí)現(xiàn)自動(dòng)定價(jià)2.LangChain ReAct框架3.LangChain中ReAct Agent 的實(shí)現(xiàn)4.LangChain中的工具和工具包5.通過create_react_agent創(chuàng)建Agent6.深挖AgentExecutor的運(yùn)行機(jī)制7.Plan-and-Solve策略的提出8.LangChain中的Plan-and-Execute Agent9.通過Plan-and-Execute Agent實(shí)現(xiàn)物流管理10.為Agent定義一系列進(jìn)行自動(dòng)庫存調(diào)度的工具第7章 DeepSeek大模型應(yīng)用案例分析（案例使用國內(nèi)外多種大模型）第十三部分: DeepSeek大模型落地實(shí)戰(zhàn)—上課帶領(lǐng)大家動(dòng)手實(shí)現(xiàn)案例1.基于DeepSeek 實(shí)現(xiàn)一個(gè)“開啟智能股票分析“項(xiàng)目2.基于DeepSeek 實(shí)現(xiàn)一個(gè) AI 生成媒體內(nèi)容3.基于DeepSeek 實(shí)現(xiàn)一個(gè) 大模型在旅游行業(yè)的應(yīng)用4.基于DeepSeek 實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的RAG知識(shí)庫系統(tǒng)5.基于DeepSeek 實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的Agent系統(tǒng)自動(dòng)辦理業(yè)務(wù)第8章 DeepSeek大模型原理和部署，微調(diào)第十四部分: 私有化部署DeepSeek大模型1.DeepSeek云端部署2.DeepSeek和國產(chǎn)信創(chuàng)平臺(tái)適配3.DeepSeek和國內(nèi)云平臺(tái)4.利用Ollama私有化部署DeepSeek大模型5.使用其他工具私有化部署DeepSeek大模型6.DeepSeek私有化部署總結(jié)第十五部分: DeepSeek大模型微調(diào)和蒸餾1.DeepSeek 大模型微調(diào)2.大模型指令微調(diào)技術(shù)3.通用模型的缺點(diǎn)和指令微調(diào)的必要性4.指令集的收集與格式化5.指令數(shù)據(jù)集文件制作6.大模型微調(diào)剖析四、課程時(shí)間

5月9-10日2天面授 五、課程地點(diǎn)

六、課程價(jià)格

原價(jià)5999元/人 限時(shí)特惠2xxx元/人? 私信專屬顧問老師領(lǐng)取優(yōu)惠福利七、老師介紹—?jiǎng)⒔?/div>