《DeepSeek赋能AI智能体开发与落地实践》是现代职场人士不可或缺的全面技能指南，它深入浅出地介绍了前沿AI工具DeepSeek在各类职场场景中的应用，旨在帮助读者在快节奏的现代工作环境中实现效率与创造力的双重飞跃。
《DeepSeek赋能AI智能体开发与落地实践》第1~4章首先引领读者初识DeepSeek，概览大语言模型(LLM)基础，解析Transformer架构核心及其在LLM中的应用，进而揭示DeepSeek的标记化机制与预测原理。在此基础上，书中还详细阐述了DeepSeek的发展历程、核心功能、应用场景，同时直面大语言模型的局限与挑战，探讨了伦理问题
的规范建议。第5~8章是本书的精髓所在，深入探讨了DeepSeek在企业应用中的实战技巧与优化策略，介绍了LangChain框架下的DeepSeek能力扩展，包括动态提示词与链式任务管理、智能体与工具集成等，并通过实践案例展示了DeepSeek与LangChain的集成应用。

本书特色

? 《DeepSeek赋能AI智能体开发与落地实践》从DeepSeek的基础知识到高级技巧，从企业应用入门到实战演练，内容系统全面，帮助读者逐步掌握DeepSeek的实战技能。
? 《DeepSeek赋能AI智能体开发与落地实践》包含大量实战案例和项目演练，如智能客服机器人开发、新闻摘要生成器实现等，让读者在实践中学习和掌握DeepSeek的应用。
? 《DeepSeek赋能AI智能体开发与落地实践》紧跟AI技术发展趋势，介绍DeepSeek的最新特性和优化策略，以及RAG等前沿技术，帮助读者保持技术领先。
? 《DeepSeek赋能AI智能体开发与落地实践》语言通俗易懂，结构清晰明了，适合不同层次的读者阅读和学习。
读者对象
《DeepSeek赋能AI智能体开发与落地实践》适合各类职场人士，包括新人、自媒体人和企业管理者，帮助读者快速掌握DeepSeek，提升工作效率与创造力，实现个人与团队的高效发展。

本书说明
当您翻开这本书时，一场静默的认知革命已然开启。在GPT-4掀起全球AI竞赛的今天，一个源自中国的AGI（通用人工智能）新物种DeepSeek正在用独特的进化逻辑重塑生产力边界。这不仅是技术的迭代，更是一场关乎每个人职业未来的范式转移。
笔者曾见证无数职场精英的焦虑：ChatGPT的横空出世让文案工作者夜不能寐；Midjourney的降维打击使设计师面临重构；而DeepSeek与办公生态的深度融合，正在重新定义白领生产力的价值标尺。这种焦虑背后，实则是传统技能体系与智能时代的能力断层。
本书的诞生，正是要搭建一座跨越断层的桥梁。我们拒绝空洞的理论说教，而是以肌肉记忆式训练为设计理念。
在技术认知层：带您穿透DeepSeek的神经网络，理解其通过MoE架构实现场景智能的底层逻辑。
在操作执行层：提炼指令工程五步法，让AI输出精准度从随机性跃升至确定性。
在战略决策层：揭示如何通过API（AI模型接口）矩阵构建企业智能中台，实现降本增效的指数级突破。
在这个人机协同能力决定职业天花板的时代，本书不仅是提升职场效率的工具手册，更是通向未来职场的通行证。当您掌握用AI调度生态工具的能力时，收获的不仅是效率的飞跃，更是驾驭不确定性的底层逻辑。
人工智能，并非替代人类的对手，而是激发创造力的杠杆。在智能技术日新月异的今天，我们坚信，真正的职场安全感来源于与AI协同进化的能力。本书在带您游刃有余地调度DeepSeek完成从数据清洗到商业决策的全流程时，收获的不仅是效率的提升，更是智能时代的核心生存技能。
本书内容
第1～4章将带领读者初步认识DeepSeek，概览大语言模型（LLM），了解语言模型基础与自然语言处理（NLP）。随后，将深入解析Transformer架构核心及其在LLM中的应用，以及DeepSeek的标记化机制与预测原理。在此基础上，将介绍DeepSeek的发展历程、核心功能及应用场景，同时探讨大语言模型的局限与挑战，以及伦理问题的规范建议。此外，将介绍DeepSeek基于Coze的智能体开发，为读者打开智能应用开发的新世界大门。最后，还将提供DeepSeek API实战入门的指南，让读者能够轻松上手并体验模型能力。
第5～8章将深入探讨DeepSeek在企业智能体应用开发中的实战应用。从LangChain框架下的DeepSeek能力扩展，到DeepSeek插件与扩展功能开发，再到使用Ollama部署本地DeepSeek系统，将提供全方位的实战指导和案例分享。此外，还将探讨RAG（检索增强生成）技术的详解和未来演进方向，以及如何搭建企业级RAG环境。通过这些内容的学习，读者将能够掌握DeepSeek在企业应用开发中的精髓，实现降本增效的指数级突破。
书中包含及赠送200 真实商业案例、58套即插即用模板及37组反脆弱方案，独家呈现：
一键生成数据报表与动态可视化图表。
5分钟打造产品发布会级PPT。
跨语言合同智能校对与爆款文案矩阵生成。
学术论文降重与文献处理小时级压缩方案。
本书特色
本书摒弃空洞的理论堆砌，以解决问题为第一视角，内容历经6个月企业调研与100 职场人访谈打磨，扎根场景，破解效率迷思。以技术穿透 实战淬炼双引擎驱动，系统解构智能革命的底层逻辑。
认知重构：从Transformer架构到MoE混合专家系统，深度解析DeepSeek超越传统大模型的底层逻辑，揭秘其多任务处理与场景智能化的技术基因。
风险可控：深入剖析模型幻觉、数据安全等挑战，提供37组反脆弱方案，从提示词注入防御到隐私保护策略，确保AI应用既高效又可靠。
生态赋能：独创三维提问法与反向校准机制，打通DeepSeek与Excel、Word、PPT等办公生态的深度集成，还涵盖LangChain、Ollama等框架的扩展实践，助您构建智能中台与自动化工作流。
资源加持：附赠黄金指令库（278条结构化提示词）、Office智能插件套装及AI助学工具集（简历智造机、编程学习站等），真正实现开箱即用，落地见效。
本书附赠超值王牌资源库
DeepSeek黄金指令库：12大场景278条结构化提示语。
Office智能插件套装：Excel宏命令集合、Word合同生成器、PPT大纲加速器。
职场效率工具箱：竞品分析模板、爆款文案语料库、论文降重神器。
AI图书问学助手：本书读者独享如下6项AI助学工具集。
面试题库宝：免费刷超2万道面试题。
AI面试官：模拟真实面试场景。
简历智造机：一键生成个性化简历。
对话提升器：AI陪练提升沟通力。
绘图创意坊：AI辅助绘图设计。
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上述资源获取及使用
注意：由于本书不配送光盘，书中所用及上述资源均需借助网络下载才能使用。
采用以下任意途径，均可获取本书所附赠的超值王牌资源库。
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读者对象
本书非常适合以下人员阅读。
没有任何AI及高效办公技术基础的初学者。
有一定的办公软件使用基础，想深入了解并掌握AI技术在职场中应用的人员。
计算机科学、软件工程、信息管理等相关专业的学生、教师和研究人员，对AI赋能办公感兴趣者。
对于希望通过AI技术提升工作效率、优化办公流程的职场人士。
从事与AI技术相关或希望转型至AI赋能办公领域的专业人士。
寻求学习辅助工具，提高学习效率，准备未来职业道路的学生群体。
希望通过学习AI应用，增强个人竞争力，拓宽就业渠道的转行或求职者。
创作团队
在本书的编写过程中，我们虽已尽所能地将最好的讲解呈现给读者，但书中也难免有疏漏和不妥之处，敬请广大读者不吝指正。谨以本书献给所有在数字化转型浪潮中主动进化的职场人。让我们共同开启这场智能驱动的职场进化之旅。
作者
2025年5月

闻楷，毕业于北京邮电大学网络空间安全学院，主要研究方向为网络信息安全与密码学。深耕加密算法、入侵检测、防火墙配置等核心安全技术方向，拥有超过十年的网络安全与算法研发经验。在复杂系统安全、加密算法设计以及大数据安全分析领域，展现出卓越的技术与科研能力。在算法研究与实践中，不断探索并应用深度学习、自然语言处理等最新科研成果，以创新为驱动，促进业务发展。较擅长构建高效的安全策略，解决企业级安全挑战，并在多个国际安全竞赛中荣获奖项，对最新的安全趋势和技术有着深刻的见解。现就职于武汉某知名网络安全公司，担任安全产品研发与技术总监职务，负责设计并实施网络安全解决方案，有效提升了系统的防御能力与数据安全性。拥有丰富的算法设计和工程开发经验，在国内外知名期刊和学术会议上发表了多篇学术论文，并成功申请了多项安全类发明专利。

陈凡灵，毕业于河南工业大学信息科学与工程学院，曾任职于中关村软件园工程实践教育发展中心教研总监，长期致力于JavaSE、JavaEE、数据库及算法等领域的研发与教育工作。深入研究并应用加密算法、入侵检测、防火墙配置等关键安全技术，专注于算法优化与高性能计算。针对大数据处理场景，设计并实现了一系列高效算法，显著提升了数据处理的速度与准确性。同时，利用机器学习算法进行异常检测与行为分析，有效识别潜在的安全威胁，为企业安全防护体系提供了强有力的支持。多年深耕，积累了丰富的开发与教学经验：先后编写了Java、数据库、Jsp、静态网页开发、Hibernate、Spring、Struts、数据结构与算法等共计10余本图书，对Flink/Blink、Storm、Hadoop、Kafka等相关框架也有深入研究。兼任多家培训机构担任教务总监，并在高校创业软件孵化园担任代培导师。现任河南经贸职业技术学院物联网学院创业软件孵化园高级导师。

第1章　初识DeepSeek
1.1　大语言模型概览
1.1.1　语言模型基础与自然语言处理简介
1.1.2　Transformer架构核心及其在LLM中的应用解析
1.1.3　DeepSeek的标记化机制与预测原理
1.2　DeepSeek的发展历程
1.2.1　DeepSeek初始版本的特性介绍
1.2.2　DeepSeek的核心优化与升级历程
1.2.3　DeepSeek在多语言与多任务处理中的卓越表现
1.3　DeepSeek核心功能概览及应用场景深度解析
1.4　大语言模型的局限与挑战
1.4.1　幻觉现象的产生、影响及应对策略
1.4.2　伦理问题的探讨与规范建议
1.5　知识拓展与技巧分享
1.5.1　知识拓展
1.5.2　技巧分享
第2章　DeepSeek API实战入门
2.1　DeepSeek API基础概念
2.1.1　API的定义、功能与应用场景
2.1.2　API的发展历程
2.1.3　DeepSeek API的核心服务概览
2.2　在DeepSeek App中体验模型能力
2.3　使用DeepSeek VSCode开发实践
2.3.1　API密钥获取与权限管理
2.3.2　VSCode的下载安装与配置
2.3.3　通过Cline插件对接DeepSeek API
2.4　DeepSeek核心功能调用详解
2.4.1　初次调用API
2.4.2　文本生成与补全
2.4.3　多轮对话与上下文管理
2.4.4　函数调用与工具集成（如Word/Excel VBA编程）
2.5　输入/输出格式规范与注意事项
2.5.1　输入格式要求与示例
2.5.2　输出格式解析与应用
2.5.3　定价策略与数据安全
2.6　知识拓展与技巧分享
2.6.1　知识拓展
2.6.2　技巧分享
第3章　DeepSeek基于Coze的智能体开发
3.1　智能体概述
3.1.1　什么是智能体
3.1.2　智能体的基本特征
3.1.3　智能体的分类
3.2　智能体的实现与应用场景
3.2.1　智能体的技术基础与实现方法
3.2.2　智能体的广泛应用与前景
3.3　项目实战演练
3.3.1　智能客服机器人开发
3.3.2　小红书爆款生成器的实现
3.4　知识拓展与技巧分享
3.4.1　知识拓展
3.4.2　技巧分享
第4章　DeepSeek高级技巧与优化策略
4.1　提示工程深入剖析
4.1.1　高效提示词设计
4.1.2　逐步思考与链式推理
4.1.3　少样本与零样本学习应用
4.1.4　提示词迭代与优化
4.2　模型微调实战指南
4.2.1　微调的基本概念与流程
4.2.2　常见的微调方式
4.3　知识拓展与技巧分享
4.3.1　知识拓展
4.3.2　技巧分享
第5章　LangChain框架下的DeepSeek能力扩展
5.1　LangChain框架简介
5.1.1　LangChain的两个关键词
5.1.2　LangChain的三个场景
5.1.3　LangChain的六大模块
5.2　DeepSeek与LangChain集成实践
5.2.1　在LangChain中调用DeepSeek
5.2.2　构建多步骤任务工作流
5.2.3　结合外部数据源
5.2.4　结合外部工具
5.3　DeepSeek插件与扩展功能开发
5.3.1　插件开发流程与规范
5.3.2　LangChain集成自定义LLM
5.4　知识拓展与技巧分享
5.4.1　知识拓展
5.4.2　技巧分享
第6章　使用Ollama部署本地DeepSeek系统
6.1　Ollama框架简介与部署原理
6.1.1　架构设计与部署流程
6.1.2　本地部署环境兼容性分析
6.1.3　性能优化策略
6.2　Ollama与DeepSeek本地化集成实战
6.2.1　配置DeepSeek模型
6.2.2　创建DeepSeek的模型实例
6.2.3　多步骤推理任务调度与分配
6.2.4　利用本地数据源与外部工具增强任务能力
6.3　Ollama扩展功能与工具
6.3.1　Chatbox的下载与安装
6.3.2　集成Ollama实现可视化聊天
6.4　知识拓展与技巧分享
6.4.1　知识拓展
6.4.2　技巧分享
第7章　RAG（检索增强生成）技术详解
7.1　RAG理论概述与基础
7.1.1　基本概念与原理介绍
7.1.2　工作流程解析
7.1.3　主要组成部分：检索模块与生成模块
7.1.4　与传统生成模型的区别与优势
7.2　RAG工作机制与架构设计深入
7.2.1　检索模块策略
7.2.2　生成模块方法
7.2.3　模型训练方法与数据要求
7.2.4　自监督学习优化技巧
7.3　RAG高级应用场景探索
7.3.1　问答系统应用实例
7.3.2　文本生成与内容创作技巧
7.3.3　多模态任务技术应用
7.3.4　实时信息生成与知识更新实践
7.4　知识拓展与技巧分享
7.4.1　知识拓展
7.4.2　技巧分享
第8章　智能体项目应用实战：搭建企业RAG
8.1　LlamaIndex环境搭建与配置
8.1.1　概述与安装指南
8.1.2　与数据源集成方法
8.1.3　索引构建与管理技巧
8.1.4　查询性能优化策略
8.2　ElasticSearch环境搭建与配置
8.2.1　基础介绍与安装配置
8.2.2　数据索引与存储操作
8.2.3　全文搜索与数据分析实践
8.2.4　集群部署与性能优化
8.3　HuggingFace Transformers LoRA集成环境搭建
8.3.1　概述与安装指南
8.3.2　LoRA原理与应用介绍
8.3.3　LoRA与Transformers模型结合方法
8.3.4　HuggingFace上训练LoRA模型实践
8.4　智能体项目实践一：智能问答系统构建
8.4.1　系统创建与环境准备
8.4.2　系统功能实现
8.5　智能体项目实践二：个性化推荐系统实现
8.5.1　系统创建与环境准备
8.5.2　系统功能实现
8.6　知识拓展与技巧分享
8.6.1　知识拓展
8.6.2　技巧分享