培训天数/课时：3 天/ 24课时
课程简介
本课程以全栈视角深度解析大模型开发技术，基于DeepSeek与Dify两大核心工具链，从本地部署到智能体开发，实现企业级AI应用的高效落地。课程内容分为三阶段：
第一阶段：实基础，覆盖AIGC原理、Transformer架构、提示词工程（黄金六法则、角色模板、防攻击），并详解DeepSeek模型的核心技术与企业选型策略
第二阶段：实战部署与开发，通过Ollama完成DeepSeek私有化部署，结合Dify平台构建智能体（如面试助手、文生图工具），集成知识库实现RAG增强生成，完成业务咨询机器人等案例。
第三阶段：深入工作流与多模态开发，掌握代码节点、HTTP调用、意图分类、多语言翻译等技能，实战开发汇率兑换、PDF发票识别、车牌识别、图文客服系统等高阶应用，并实现API与自定义工具的深度集成。课程以企业真实场景为驱动，涵盖金融、零售、客服等行业的解决方案，帮助开发者与企业技术团队掌握大模型开发全栈能力，从零到一构建安全、高效、可扩展的智能业务系统
课程以“理论+代码+案例”三位一体，涵盖超20个行业场景实战，适合AI开发者、算法工程师及技术管理者快速掌握大模型落地的全流程技术栈，提升复杂工作流设计、多模态数据处理及私有化部署能力，赋能智能客服、自动化办公、跨模态生成等前沿应用开发。
课程大纲
理解大模型/deepseek和提示词工程 (第一天)
AIGC基本概念、原理
大语言模型基本概念和通用大模型简洁
Transformer架构解读
提示词指令工程
什么是提示工程？
Prompt的关键原则
Prompt基本对话黄金六法则
Prompt典型提示词模板
解锁提示词更多玩法
基于角色提示词
提示词防攻击
Deepseek模型简洁和优势
Deepseek三种模式
DeepSeek-R1使用
DeepSeek创新点
DeeepSeek核心技术:架构和训练方法
DeepSeek-R1提示词使用原则
编写Deepseek提示词的五点共识和八大技巧
Prompt工程防攻击
企业如何选择大模型建设
企业大模型建设路径的决策框架
什么是大模型开发
大模型开发整体框架流程
Deepseek本地部署和dify智能体和工作流应用开发（第二天)
Ollama简介、安装和常用参数配置
Ollama部署deepseek
使用ChatBox应用本地deepseek
认识和注册Dify
本地安装部署Dify
管理和配置大模型：DeepSeek、智谱清言、通义千问
搭建聊天助手-面试助手
聊天机器人的基础配置
为智能体添加技能（理解插件）
创建旅游达人智能体
创建文生图绘画智能体
创建和管理知识库
为智能体添加知识库（理解AGC增加检索生成）
知识库的检索和召回
案例：搭建业务咨询服务机器人
创建文本生成型应用
什么是工作流，对话流
理解工作流中数据类型和变量定义
理解分支结构 if
理解if else if多路分支结构
案例实战：输入成绩，判断等级
理解循环-迭代节点
案例演示：将对话翻译成多门语言
深入工作流应用开发（第三天)
使用代码节点
本地部署Dify调用Llama 3.1和OpenAI创建聊天机器人与知识库
本地部署Dify调用Deepseek实现工作流
强大的jinjia2模板转换
识别用户意图：问题分类器
案例实战：客户咨询分类
使用http节点和参数提取节点
案例实战：实现汇率兑换机器人
Dify工作流中使用知识库
案例实战：基于本地知识库的客服机器人
多模态使用和文件读取
案例实战：实现PDF发票识别并录入表格
案例实战：图片理解车牌识别
图像流：案例实战=创建海报背景图
工作流中使用知识库：案例实战-米家扫地机器人客服(图文回复)
案例实战：长篇文章生成
Dify自定义工具：实现国家代码查询和汇率兑换
基于API调用Dify应用
案例实战：基于DifyApi使用python实现聊天机器人
