DeepSeek 企業級開發實戰|手把手開發 AI 應用專案

    手把手教您實現大型語言模型專案落地

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    收集中
    • 從最基礎的裝開發環境開始學起,一步步掌握在專案中引入大型語言模型的方法。熟悉整個操作流程與技巧。

    • 深入了解 RAG 原理、FunctionCall 原理等技術原理,懂得如何在實際的大型語言模型企業級項目中應用,清楚技術的具體應用場景。

    • 強化的實踐操作能力,學員可以親自完成各種功能的程式碼實現,如搭建向量資料庫實現 RAG 功能等。

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    學了再多大型語言模型知識
    卻做不出能落地的企業級應用?

    別再停留在概念和 Demo,這堂課帶你完成一個企業級 AI 應用專案
    貫穿 20+ 個關鍵開發知識點

    DeepSeek 企業級開發實戰以「自助客服系統」為案例,從第一行程式碼開始,帶你搭建並串接開發環境、知識庫、RAG、意圖識別、SQL、MCP,建構你的第一個可交付的企業級大型語言模型應用。

    你將親身體會專案的迭代過程,從 V1 基礎對話 → V2 知識庫賦能 → V3 系統集成 → V4 企業級部署 的版本疊代,看逐步成長,成為能在企業中派得上用場的系統。

    🚀 把零散知識轉化為系統化能力,帶你完成能真正上線的企業級 AI 專案

    ❗ 解決你的核心困惑

    在實際落地執行專案時,工程師最常遇到的實際問題,本課程將一一為你解決:

    📚 知識點學很多,卻做不出完整系統

    知道 RAG、SQL、MCP,但總是只停留在概念或單點 Demo?
    這堂課直接從第一行代碼開始,帶你把知識串成一個 可實際運行的企業級應用。

    🔍 知識庫搜索不精準,答非所問

    合約、技術文件都上傳了,卻還是找不到正確答案?
    其實,文件結構化佔 70% 關鍵,課程教你「8 大誤區、4 套模板、5 個要素」,讓知識庫回應更精準。

    🔗 系統無法集成協同工作

    SQL、知識庫、API 散落各處,怎麼串不起來?
    這堂課帶你用 意圖識別 + 自然語言轉 SQL + MCP 協議,讓系統像一個整體協同運作。

    🛠️ 道理都懂,親手實作卻問題不斷

    Function Call、MCP 看教學都很流暢,自己手作時卻問題不斷?
    課程會先教你原理,再帶你寫 Demo,最後嵌入完整專案,再透過迭代過程提醒你實務痛點,確保你能真的熟練操作。

    🎯 四大核心模組

    透過一個自助客服系統案例,完整學習企業級 DeepSeek 開發的全流程:

    🏗️ 基礎搭建模組

    從零開始搭建開發環境,實現基礎的客服對話功能

    環境搭建與配置DeepSeek 平台調用客服對話界面提示詞工程

    📚 知識庫賦能模組

    建構高質量知識庫,解決搜索不精準問題

    向量數據庫搭建RAG 原理與實現多路召回優化長文本搜索父子文檔切割

    🔗 系統集成模組

    整合企業內各種系統,實現智能路由與協同工作

    意圖識別路由Function Call 調用自然語言轉 SQL關係型數據庫訪問

    🚀 企業級進階模組

    掌握企業級標準協議,實現真正的生產環境應用

    MCP 協議理解MCP Client/ServerSTDIO/SSE 通信企業系統整合

    ⭐ 漸進式開發特色

    🔄 版本疊代式學習

    就像在公司參與一個真實專案開發,從基礎原型到企業級部署,

    完整體驗 逐步成長

    V1

    基礎客服對話

    環境搭建 + 簡單對話

     
    V2

    知識庫賦能

    RAG + 向量搜索

     
    V3

    系統集成

    意圖識別 + API 調用

     
    V4

    企業級部署

    MCP 協議 + 生產環境

    👀 逐版本進化,看見系統一步步成形,最終誕生能真正上線的 AI 專案

    🔧 核心技術突破

    📊 打造能精準回答的知識庫

    不再答非所問!掌握「8 大誤區、4 套模板、5 個要素」,讓知識庫文檔品質大幅提升,RAG 搜索真正快又準。

    🔍 長文本也能高效搜索

    即使是上百 MB 的合約或技術文件,也能透過「父子文檔切割與檢索」技術,兼顧查詢效率與完整性。

    🤖 讓系統自己懂分工

    課程教你如何用意圖識別自動判斷請求,將問題導向正確的知識庫、訂單系統或 SQL 查詢,做到真正的智慧分流。

    🎯 學習成果

    ✅ 完整企業級開發能力

    從環境搭建到生產部署,具備獨立完成 DeepSeek 企業應用的全棧能力

    ✅ 知識庫搜索精準度大幅提升

    掌握文檔結構化技巧,解決答非所問、內容跑偏等常見問題

    ✅ 企業系統整合能力

    學會整合分散的 SQL 數據庫、知識庫、API,實現協同工作,AI 應用真正落地

    ✅ MCP 與工具調用熟練度

    從原理到實踐,真正掌握 MCP、Function Call 等企業級工具的使用,整合到專案

    👨‍🏫 講師介紹

    講師介紹:崔皓

    崔皓老師

    崔皓老師 擁有超過 22 年 的系統架構與 AI 技術經驗,專注於生成式 AI 和分布式架構相關領域。從開發工程師到項目經理、技術經理,一直專注在 AI 領域的實踐與教學。

    💼 豐富實戰經驗

    曾在惠普中國擔任系統架構師,成功領導多個企業級項目。長期從事 AI 諮詢服務,幫助企業落地大模型應用,累積豐富的實戰經驗與解決方案。

    📚 權威技術著作

    《LangChain實戰:大模型應用開發實例》、《分布式架構原理與實踐》、《大模型定制開發》等三本專業著作,將實踐經驗轉化為系統性知識。

    🎯 逐行代碼教學

    堅持從第一行代碼開始教學,每個功能都先講原理、再寫 Demo、最後嵌入項目,確保學員真正理解並能實際應用。

    跟隨崔皓老師學習,你將獲得真正能在企業中落地的 DeepSeek 開發技能,從理論學習者進化為企業級開發實戰者。

    透過完整的自助客服系統專案,帶你掌握 AI 應用專案的 20+ 核心知識點,

    手把手帶你落地應用,完成你的第一個企業級 AI 專案

    章节目录

    1-1DeepSeek企業級開發實戰-課程介紹
    1-2環境準備與軟體安裝
    1-3conda配置開發環境
    1-4大模型扮演客服與使用者對話
    1-5大模型開放平台呼叫三要素
    1-6建立專案應用的入口函數-初始化變數
    1-7完成側邊欄選單設置
    1-8完成大模型配置-組件變數回寫模型配置變數
    1-9完成客服配置-取得模型名稱與頁面元素回填
    1-10完成聊天介面-系統提示詞+使用者提示詞
    1-11呼叫大模型開放平台完成客服聊天功能
    1-12知識庫賦能智慧客服-檔案上傳與分割
    1-13向量資料庫的概念與應用
    1-14向量資料庫應用範例
    1-15RAG原理分析與文件轉換知識庫
    1-16知識庫索引與多路召回
    1-17建立知識庫配置頁面
    1-18知識庫檔案切割與向量資料庫嵌入
    1-19對話頁面新增符合知識庫文件區塊
    1-20大模型對使用者提問與文件配對進行潤色
    1-21更換嵌入模型提升搜尋質量
    1-22知識庫建立誤區與套路
    1-23長文本搜尋套路-父子文字切割與檢索
    1-24父子文檔切割程式碼實現-兼顧效率與內容
    1-25父子搜尋嵌入到專案中-豐富內容與問答體驗的平衡
    1-26父文檔摘要模式-提昇文字搜尋效率
    1-27大模型接入訂單系統
    1-28意圖識別-分辨商品和訂單問題
    1-29建立意圖識別類別-IntentClassification
    1-30訊息處理中引入意圖識別作為路由
    1-31呼叫訂單函數-FunctionCall原理
    1-32兩次調用完成訂單狀態獲取
    1-33訂單輸入介面編寫-意圖辨識功能測試
    1-34大模型存取關係型資料庫-Vanna實現自然語言到SQL的轉換
    1-35建立自助客服關係型資料庫-Sqlite安裝與資料庫初始化
    1-36升級管理員技能-整合Vanna進行電商資料庫查詢
    1-37MCP大模型呼叫的統一協議
    1-38MCP實戰-Claude應用程式天氣查詢與文件搜索
    1-39MCP實戰-編寫第一個MCP-Client和Server
    1-40MCP實戰-Langchain+LangGraph-讓大模型決定MCPServer的調用
    1-41MCP實戰-STDIO與SSE通訊模式的實現
    1-42MCP實戰-自助客服系統呼叫MCP實現訂單資訊查詢
    1-43作業:評價與學習心得

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    常见问答

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    用户评价

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    购买前问答

    Sunung423
    Sunung423

    這門課程內容紮實,從 DeepSeek 的核心原理到企業級應用的實戰開發都有深入淺出的引導。
    手把手的專案教學極具價值,不僅學會串接 API,更掌握了 AI 轉型與解決方案的設計精髓,是開發者進階實戰的最佳指南。

    崔皓
    崔皓

    谢谢

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