AI大模型實戰
掌握DeepSeek大模型核心技術，助力企業智能化升級
【課程背景】
“很多企業對AI大模型抱有“能干大事”的期待，但現實卻是“看得見風口，落不下地”。在實際推進中，員工往往被以下問題困擾：
“我們要不要上大模型？”——沒人能說清楚大模型到底能干嘛。
“這模型真有用嗎？”——聽說國外的很厲害，國內的卻難以落地。
“部署怎么搞？”——一聽到算力、API、RAG、Agent，就一臉懵。
“和我們業務有啥關系？”——民航信息業務龐雜，找不到合適的結合點。
更常見的，是一線員工在面對大模型時產生一種“認知真空”——既不了解大模型的技術底層，也沒有看到可復制的成功路徑，更沒有實際部署或調用的經驗。管理層擔心投入無效，技術人員擔心資源不足，應用人員擔心場景匹配不了。
其實，問題不在“技術做不到”，而在于“認知沒對齊”。大模型并不是遙不可及的未來科技，而是一套完整的工程體系。關鍵在于拆解它的技術邏輯、部署方案和落地方法，用可視、可調、可測的方式去理解和實踐。
本課程從大模型的原理出發，結合DeepSeek國產模型，從部署到應用，從提示詞到API開發，真正帶你“落地一遍”。不只是知道，而是能用、敢用、會用。
【課程收益】
建立大模型技術的系統認知框架，厘清底層邏輯與發展路徑。
掌握國產大模型（以DeepSeek為代表）的關鍵特性與優勢差異。
理解并能參與本單位的大模型部署架構設計與環境搭建。
能夠使用API和提示詞工程進行初步的AI應用開發。
獲取適配業務場景的真實案例與可操作落地方法。
【課程特色】
技術“拆解式”講解：不用高深術語，用“搭積木”的方式教你理解模型邏輯。
國產模型實戰：聚焦DeepSeek，講清楚與國外模型的異同，提升實戰信心。
部署+應用雙線推進：從架構到API，從工具到效果，完整覆蓋。
案例源自業務：提供民航信息相關的真實場景案例，更貼近崗位實用。
實操演練豐富：每個核心模塊都安排上手操作環節，學完能直接用。
【課程對象】
各業務線中的中后臺技術人員、系統工程師、運維人員、產品經理、數據崗及AI轉型相關管理人員等。
【課程時間】2天（6小時/天）
【課程大綱】
一、認知刷新：大模型到底是什么？能做什么？
1、大模型基礎認知與發展演化
什么是大模型？與傳統AI的區別
ChatGPT、DeepSeek等典型模型對比
大模型發展路徑與技術代際
2、大模型的技術結構解析
參數、算力、數據：構建大模型的三大核心
Transformer架構原理拆解與演化路線
編碼/解碼器、多輪推理、上下文窗口等關鍵機制
3、大模型的價值與業務適配路徑
通用能力與定制能力的協同關系
應用場景分類：文本生成、問答助手、智能搜索、輔助決策
典型業務場景啟發（客服、報文解析、調度等）
二、國產模型精講：DeepSeek的結構、優勢與使用
1、DeepSeek模型體系解析
DeepSeek-V3 vs DeepSeek-R1：差異與選型
開源模型背后的策略與能力對比
指令微調、對齊技術與中文能力優勢
2、提示詞工程與提示優化技巧
Prompt編寫原則與常見模板
提示詞（指令）調優方法
實戰演示：通過Prompt控制輸出行為
3、DeepSeek典型能力演示
文本生成/摘要/翻譯能力對比演示
信息抽取、數據結構化任務演練
多輪對話與智能體原型展示
三、部署實操：如何構建自己的大模型平臺
1、部署環境與架構方案
本地部署 vs 云部署 vs 私有化：優劣與選型標準
Ollama + DeepSeek + Dify快速部署案例
離線包構建與防火墻下的運行機制
2、應用開發與API接入
DeepSeek API說明與調用實踐
應用開發示例：問答機器人、摘要助手、小助手系統
工具鏈接入：VSCode、Postman等配合方式
3、實踐演練：從0部署一個本地AI平臺
下載、配置與運行
模型調用接口調試
界面調用演示（WebUI + API雙方式）
四、從模型到智能體：構建業務可用的AI智能體
1、智能體（Agent）技術與架構
Agent的概念與與大模型的關系
Agent主流框架解析
思維樹、工具調用、任務鏈拆解機制
2、智能體與業務場景結合
RAG知識檢索機制與知識庫接入
基于流程的任務分解與Agent配置
民航場景下的典型Agent設計方案
3、智能體系統搭建實戰
基礎版本：Chat + 文件問答Agent
中級版本：集成文檔庫 + 工具接口調用
高級版本：可控流程 + 多Agent協同架構
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