深浅出的大模型技术解析-模型部署与调用：详细讲解本地与在线部署方法，帮助读者从零始理解并实现模型应用。-RAG技术与微调优化：探讨如何通过RAG技术提升大模型的性能，结合深度微调使模型更加智能和精准。高效的智能体发框架与技术-LangChain与LangGraph：介绍具备高度生态支持的框架，助力发者快速构建模块化智能体系统。-DeepSeek模型应用：专门选择DeepSeek系列模型作为支撑，展示其在多种场景下的强大能力。多元应用场景-企业级AI发：通过多个实际案例，展示如何在企业环境中部署与优化智能体系统，提升工作效率。-跨行业应用：涵盖客服、数据分析、代码生成等多个行业场景，帮助读者轻松应对各种挑战。
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6.4
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内容简介
作者简介
前言Preface
第1章 大模型Agent基础
1.1 AI Agent发展历程
1.2 大模型Agent的核心概念
1.3 主流Agent开发框架介绍
1.4 附加资源
第2章 大模型基础与部署调用
2.1 主流大模型发展概览
2.2 在线大模型API调用入门
2.3 本地大模型部署及使用
2.4 附加资源
第3章 DeepSeek安装部署与API调用流程
3.1 DeepSeek-V3对话大模型
3.2 DeepSeek-R1推理大模型
3.3 第三方工具集成部署DeepSeek系列模型
3.4 附加资源
第4章 基于本地知识库的RAG
4.1 RAG技术体系介绍
4.2 GraphRAG项目介绍
4.3 GraphRAG安装部署与调用
第5章 RAG应用实战
5.1 GraphRAG与Ollama本地部署流程实战
5.2 DeepSeek-V3企业知识库问答实战
5.3 DeepSeek-R1本地知识库问答
5.4 附加资源
第6章 大模型微调实战
6.1 大模型微调基础
6.2 Qwen大模型微调实战
6.3 DeepSeek-R1-Distill高效微调
6.4 附加资源
第7章 大模型Agent开发
7.1 从0到1构建AI Agent
7.2 LangChain+DeepSeek-V3实现复杂RAG聊天机器人
7.3 附加资源
第8章 企业级Agent开发实战
8.1 B站动态数据&舆情分析智能体开发实战——BiliAgent
8.2 附加资源
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