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1、DeepSeek大模型原理和應(yīng)用

LLM大模型

推理大模型

普通大模型

構(gòu)建文本生成

問答和內(nèi)容摘要等

2、基于DeepSeek大模型API開發(fā)應(yīng)用

DeepSeek

API

案例講解

大模型構(gòu)建及對(duì)比

1、DeepSeek和LangChain開發(fā)應(yīng)用

開發(fā)框架

典型使用場(chǎng)景

基礎(chǔ)概念

模塊化設(shè)計(jì)

2、DeepSeek構(gòu)建企業(yè)級(jí)RAG知識(shí)庫

RAG框架

實(shí)現(xiàn)RAG

RAG工作原理

RAG調(diào)優(yōu)技巧

1、DeepSeek大模型Agent智能體開發(fā)

LangChain

Agent分類

Agent企業(yè)應(yīng)用

2、DeepSeek深入學(xué)習(xí)

私有化部署DeepSeek推理大模

讓大模型更高效的方法

第一部分: LLM大模型核心原理

1. 大模型基礎(chǔ)：理論與技術(shù)的演進(jìn)
2. LLMs大語言模型的概念定義
3. LLMs大語言模型的發(fā)展演進(jìn)
4. LLMs大語言模型的生態(tài)體系
5. 大語言模型技術(shù)發(fā)展與演進(jìn)
6. 基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的語言模型
7. 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型
8. 基于Transformer的大語言模型
9. LLMs大語言模型的關(guān)鍵技術(shù)
10. LLMs大語言模型的核心框架：商業(yè)&開源
11. LLMs大語言模型的行業(yè)應(yīng)用

第二部分: DeepSeek大模型應(yīng)用-辦公提效

1. 官方大模型DeepSeek應(yīng)用
2. DeepSeek辦公提效
3. 使用DeepSeek官方模型做推理任務(wù)
4. DeepSeek和OpenAI O1模型的對(duì)比總結(jié)
5. DeepSeek和國內(nèi)其他大模型對(duì)比（智譜，文心，通義，kimi等）
6. DeepSeek和國外其他大模型對(duì)比（Claude Gemini Mistral等）

第三部分: DeepSeek大模型推理能力

1. DeepSeek-R1 發(fā)布
2. 對(duì)標(biāo) OpenAI o1 正式版
3. DeepSeek-R1 上線 API
4. DeepSeek 官網(wǎng)推理與 App
5. DeepSeek-R1 訓(xùn)練論文
6. 蒸餾小模型超越 OpenAI o1-min
7. DeepSeek-R1 API 開發(fā)應(yīng)用
8. 通用基礎(chǔ)與專業(yè)應(yīng)用能力

第一部分:DeepSeek大模型與Prompt提示工程

1. Prompt如何使用和進(jìn)階
2. 什么是提示與提示工程
3. 提示工程的巨大威力：從Let’s think step by step說起
4. 拆解、標(biāo)準(zhǔn)化、流程化：如何用AI改造工作
5. 使用BROKE框架設(shè)計(jì)ChatGPT提示
6. 通過案例分析，展示如何使用大模型prompt技術(shù)輔助開發(fā)

第二部分: DeepSeek大模型 API 應(yīng)用開發(fā)

1. DeepSeek-V3 大模型API
2. DeepSeek-R1推理大模型API
3. DeepSeek模型 & 價(jià)格
4. DeepSeek模型參數(shù)Temperature 設(shè)置
5. DeepSeek模型Token 用量計(jì)算
6. DeepSeek模型錯(cuò)誤碼
7. DeepSeek大模型多輪對(duì)話
8. DeepSeek大模型對(duì)話前綴續(xù)寫（Beta）
9. DeepSeek大模型FIM 補(bǔ)全（Beta）
10. DeepSeek大模型JSON Output
11. DeepSeek大模型Function Calling
12. DeepSeek大模型上下文硬盤緩存
13. 文本內(nèi)容補(bǔ)全初探（Text Completion）
14. 聊天機(jī)器人初探（Chat Completion）
15. 基于DeepSeek開發(fā)智能翻譯助手
16. 案例分析

第三部分: 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API
2. claude大模型API
3. Gemini 大模型API
4. 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)

第四部分: 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)

第一部分: 大模型應(yīng)用開發(fā)框架 LangChain

1. 大模型應(yīng)用開發(fā)框架 LangChain
2. LangChain 是什么
3. 為什么需要 LangChain
4. LangChain 典型使用場(chǎng)景
5. LangChain 基礎(chǔ)概念與模塊化設(shè)計(jì)
6. LangChain 核?模塊入門與實(shí)戰(zhàn)
7. LangChain 的3 個(gè)場(chǎng)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

第二部分: 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)用
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. 使用大模型構(gòu)建文檔問答系統(tǒng)

第一部分: 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

第二部分: 構(gòu)建基于DeepSeek RAG Agent：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Pipeline
4. 從用戶角度看RAG流程
5. RAG和Agent
6. 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)

第二部分: 基于DeepSeek和LangChain構(gòu)建Agent

1. 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Agent
6. 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 Agent
9. 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

第一部分: DeepSeek原理和優(yōu)化

1. DeepSeek原理剖析
2. DeepSeek系統(tǒng)軟件優(yōu)化
3. DeepSeek 訓(xùn)練成本
4. DeepSeek V3模型參數(shù)
5. DeepSeek MoE架構(gòu)
6. DeepSeek 架構(gòu)4方面優(yōu)化
7. DeepSeek R1 論文解讀
8. DeepSeek R1的創(chuàng)新點(diǎn)剖析
9. DeepSeek R1 引發(fā)的創(chuàng)新思考

第二部分: 私有化部署DeepSeek推理大模型

1. DeepSeek云端部署
2. DeepSeek和國產(chǎn)信創(chuàng)平臺(tái)
3. DeepSeek和國內(nèi)云平臺(tái)
4. 利用Ollama私有化部署DeepSeek R1大模型
5. 一鍵部署DeepSeek R1大模型
6. DeepSeek R1私有化部署總結(jié)

第三部分: DeepSeek大模型微調(diào)

1. DeepSeek 大模型微調(diào)
2. 為何微調(diào)大模型
3. 大模型先天缺陷
4. 預(yù)訓(xùn)練成本高昂
5. 垂直數(shù)據(jù)分布差異
6. 提示推理成本限制
7. DeepSeek大模型微調(diào)的三個(gè)階段剖析
8. DeepSeek大模型微調(diào)的兩種方法剖析