课程大纲
第一部分：DeepSeek大模型原理和应用
一、LLM大模型核心原理
   1. 大模型基础：理论与技术的演进
   2. LLMs大语言模型的概念定义
   3. LLMs大语言模型的发展演进
   4. LLMs大语言模型的生态体系
   5. 大语言模型技术发展与演进
   6. 基于统计机器学习的语言模型
   7. 基于深度神经网络的语言模型
   8. 基于 Transformer 的大语言模型
   9. LLMs大语言模型的关键技术
   10. LLMs大语言模型的核心框架：商业&开源
   11. LLMs大语言模型的行业应用
二、DeepSeek大模型应用-办公提效
   1. 官方大模型DeepSeek应用
   2. DeepSeek办公提效
   3. 使用DeepSeek官方模型做推理任务
   4. DeepSeek和OpenAI O1模型的对比总结
   5. DeepSeek和国内其他大模型对比（智谱，文心，通义，kimi等）
   6. DeepSeek和国外其他大模型对比（Claude Gemini Mistral等）
三、DeepSeek大模型推理能力
   1. DeepSeek-R1 发布
   2. 对标 OpenAI o1 正式版
   3. DeepSeek-R1 上线 API
   4. DeepSeek 官网推理与 App
   5. DeepSeek-R1 训练论文
   6. 蒸馏小模型超越 OpenAI o1-min
   7. DeepSeek-R1 API 开发应用
   8. 通用基础与专业应用能力
第二部分：基于DeepSeek大模型API开发应用
一、DeepSeek大模型与Prompt提示工程
   1. Prompt如何使用和进阶
   2. 什么是提示与提示工程
   3. 提示工程的巨大威力：从Let’s think step by step说起
   4. 拆解、标准化、流程化：如何用AI改造工作
   5. 使用BROKE框架设计ChatGPT提示
   6. 通过案例分析，展示如何使用大模型prompt技术辅助开发
二、SeepSeek大模型  API 应用开发
   1. DeepSeek-V3 大模型API
   2. DeepSeek-R1推理大模型API
   3. DeepSeek模型 & 价格
   4. DeepSeek模型参数Temperature 设置
   5. DeepSeek模型Token 用量计算
   6. DeepSeek模型错误码
   7. DeepSeek大模型多轮对话
   8. DeepSeek大模型对话前缀续写（Beta）
   9. DeepSeek大模型FIM 补全（Beta）
   10. DeepSeek大模型JSON Output
   11. DeepSeek大模型Function Calling
   12. DeepSeek大模型上下文硬盘缓存
   13. 文本内容补全初探（Text Completion）
   14. 聊天机器人初探（Chat Completion）
   15. 基于DeepSeek开发智能翻译助手
   16. 案例分析
三、DeepSeek大模型对比其他大模型API（国外和国内其他）
   1. OpenAI大模型API
   2. claude大模型API
   3. Gemini 大模型API
   4. 智谱大模型API 介绍
   5. 使用 GLM-4 API构建模型和应用
   6. 基于通义千问大模型API的应用与开发
   7. 基于百度大模型API应用开发
   8. 基于字节，腾讯，华为大模型应用开发
四、DeepSeek大模型API构建应用程序
   1. 应用程序开发概述
   2. 案例项目分析
第三部分：DeepSeek和LangChain开发应用
一、大模型应用开发框架 LangChain
   1. 大模型应用开发框架 LangChain
   2. LangChain 是什么
   3. 为什么需要 LangChain
   4. LangChain 典型使用场景
   5. LangChain 基础概念与模块化设计
   6. LangChain 核⼼模块入门与实战
   7. LangChain 的3 个场景
   8. LangChain 的6 大模块
   9. LangChain 的开发流程
   10. 创建基于LangChain聊天机器人
二、基于DeepSeek和LangChain构建文档问答系统
   1. 构建复杂LangChain应用
   2. LangChain模型(Models)：从不同的 LLM 和嵌入模型中进行选择
   3. LangChain提示(Prompts)：管理 LLM 输入
   4. LangChain链(Chains)：将 LLM 与其他组件相结合
   5. LangChain索引(Indexs)：访问外部数据
   6. LangChain记忆(Memory)：记住以前的对话
   7. LangChain代理(Agents)：访问其他工具
   8. 使用大模型构建文档问答系统
第四部分：DeepSeek构建企业级RAG知识库
一、DeepSeek大模型企业RAG应用
   1. RAG技术概述
   2. 加载器和分割器
   3. 文本嵌入和 向量存储
   4. 检索器和多文档联合检索
   5. RAG技术的关键挑战
   6. 检索增强生成实践
   7. RAG技术文档预处理过程
   8. RAG技术文档检索过程
二、构建基于DeepSeek RAG Agent：实现检索增强生成
   1. 何谓检索增强生成
   2. 提示工程、RAG与微调
   3. 从技术角度看检索部分的Pipeline
   4. 从用户角度看RAG流程
   5. RAG和Agent
   6. 通过Llamalndex的ReAct RAG Agent实现检索
   7. 获取井加载电商的财报文件
   8. 将财报文件的数据转换为向量数据
   9. 构建查询引擎和工具
   10. 配置文本生成引擎大模型
   11. 创建Agent以查询信息
第五部分：基于DeepSeek大模型Agent智能体开发
一、DeepSeek大模型驱动的Agent智能体开发概述
   1. 智能体的定义与特点
   2. 智能体与传统软件的关系
   3. 智能体与LLM的关系
   4. 从ChatGPT到智能体
   5. 智能体的五种能力
   6. 记忆，规划，工具，自主决策，推理
   7. 多智能体协作
   8. 企业级智能体应用与任务规划
   9. 智能体开发
二、基于Deepseek和LangChain构建Agent
   1. 通过LangChain中的ReAct框架实现自动定价
   2. LangChain ReAct框架
   3. LangChain中ReAct Agent 的实现
   4. LangChain中的工具和工具包
   5. 通过create_react_agent创建Agent
   6. 深挖AgentExecutor的运行机制
   7. Plan-and-Solve策略的提出
   8. LangChain中的Plan-and-Execute Agent
   9. 通过Plan-and-Execute Agent实现物流管理
   10. 为Agent定义一系列进行自动库存调度的工具
第六部分：DeepSeek进阶
一、DeepSeek原理和优化
   1. DeepSeek原理剖析
   2. DeepSeek系统软件优化
   3. DeepSeek 训练成本
   4. DeepSeek V3模型参数
   5. DeepSeek MoE架构
   6. DeepSeek 架构4方面优化
   7. DeepSeek R1 论文解读
   8. DeepSeek R1的创新点剖析
   9. DeepSeek R1 引发的创新思考
二、私有化部署DeepSeek推理大模型
   1. DeepSeek云端部署
   2. DeepSeek和国产信创平台
   3. DeepSeek和国内云平台
   4. 利用Ollama私有化部署DeepSeek R1大模型
   5. 一键部署DeepSeek R1大模型
   6. DeepSeek R1私有化部署总结
三、DeepSeek大模型微调
   1. DeepSeek 大模型微调
   2. 为何微调大模型
   3. 大模型先天缺陷
   4. 预训练成本高昂
   5. 垂直数据分布差异
   6. 提示推理成本限制
   7. DeepSeek大模型微调的三个阶段剖析
   8. DeepSeek大模型微调的两种方法剖析