本书共8章，从大模型技术原理出发，依次阐述训练微调、分布式训练框架、DeepSeek核心技术体系(如推理强化学习、MLA机制、FP8混合精度训练等)，并深入探讨LangChain/LangGraph开发框架、RAG检索增强生成、AI智能体(涵盖AutoGPT、MetaGPT等主流框架)的技术逻辑与实践路径。此外，书中结合智能客服、销量预测、工业生产设备预测性维护等场景案例，详解DeepSeek模型的本地化部署、训练微调、工作流编排等。