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AI大模型落地實戰

理解大模型核心技術邏輯，實現本地部署與業務融合

【課程背景】

隨著大模型技術的飛速發展，企業對人工智能的關注已從“是否引入”轉向“如何落地”。然而，在實際推動過程中，很多企業普遍面臨三大難題：一是缺乏對大模型底層邏輯的系統認知，難以判斷其能力邊界和適用場景；二是面對眾多國內外模型，不知如何選型和評估，導致投入風險大、試點效果差；三是本地化部署經驗不足，缺少從部署、調用到調優的實操路徑，模型能力難以與具體業務深度融合。

特別是在央國企等對數據安全、系統穩定性要求高的單位，引入開源大模型（如DeepSeek）成為技術國產化、自主可控的重要突破口。然而，僅靠“工具采購”并不能解決“用得起來”的問題，唯有打通技術原理、選型邏輯與部署實操的全流程，才能真正支撐組織邁入AI賦能的深水區。

本課程面向企業骨干員工，從AI大模型原理出發，系統梳理主流模型技術圖譜，聚焦DeepSeek的部署與優化方法，配套提示詞工程、RAG知識庫與智能體構建的實操訓練，幫助學員實現從“知道”到“能用”的關鍵躍遷，加快企業AI落地進程。

【課程收益】

構建完整的大模型認知框架，理解核心技術與發展脈絡；

掌握主流模型（ChatGPT系 vs DeepSeek系）的選型思維與評估維度；

熟練完成DeepSeek模型的本地部署與API調用操作；

掌握提示詞編寫、RAG知識庫構建、微調訓練等關鍵應用技巧；

結合電信典型業務場景，實現AI模型與流程的高效結合。

【課程特色】

體系化認知：技術架構 + 模型能力 + 應用場景，全景式認知；

國產模型實戰：以DeepSeek為核心，聚焦國產替代與實操落地；

部署可復制：現場完成主流大模型完整的本地化部署與配置實操；

實操為主線：每個模塊配有上手練習，確保“聽得懂、做得出”；

【課程對象】骨干員工，包括但不限于：技術研發崗、系統運維崗、數據崗、產品崗、AI探索崗、流程優化崗等。

【課程時間】1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、大模型的技術能力剖析

語言理解、文本生成、代碼能力概覽

上下文記憶、多輪對話、邏輯推理機制

通用能力與任務定制的協同邏輯

3、企業應用場景地圖

典型應用場景（客服、運維、文檔處理等）

大模型選型與場景適配方法

案例分析：從可行到可控的落地路徑

二、主流技術圖譜：從ChatGPT到DeepSeek，如何選？

1、閉源大模型體系介紹

ChatGPT、Claude、Gemini等模型特征

訪問方式、能力封裝與API授權機制

海外模型對國內企業的可行性分析

2、開源與國產模型全景

DeepSeek、Qwen、Llama等模型架構對比

中文能力評估、訓練數據與語料適配

本地部署能力與社區活躍度分析

3、大模型選型策略與風險識別

模型能力 vs 成本 vs 安全的綜合考量

部署方式選型（API調用、本地私有化、輕量模型）

運營商環境下的實踐考量與限制條件

三、DeepSeek拆解與核心能力掌握

1、DeepSeek模型體系與能力解析

DeepSeek-R1/V3的版本能力差異

中文能力提升機制與微調路徑

典型任務演示：文本生成、摘要、結構化抽取、數據分析等

2、提示詞工程與輸出控制

Prompt基礎語法與通用模板

提示詞調優技巧與示例實操

行業業務指令集案例演示

3、API調用與多工具集成

DeepSeek API接口說明與調用演示

工具鏈對接：Postman、VSCode調試流程

腳本開發案例：問答助手、小助手系統

四、實戰部署與本地化訓練演練

1、部署路徑規劃與選型參考

本地部署 vs 云服務 vs 私有化的優劣對比

Ollama + DeepSeek 快速部署方案流程

離線部署包構建與內網環境兼容策略

2、本地部署操作實訓

模型下載、配置與加載全流程演練

Dify等平臺搭建與調用驗證

API測試與返回結果分析

3、微調與RAG知識庫構建

RAG機制簡介與數據組織方式

自定義文檔庫上傳、Embedding與索引流程

LoRA低參微調流程、工具鏈與常見陷阱

五、前沿趨勢導航：大模型，正走向何方？

1、智能體（Agent）技術概覽

什么是Agent？與大模型的關系

思維樹、任務鏈、工具調用機制介紹

多Agent協同與復雜任務管理案例

2、邊緣智能與輕量化模型探索

TinyLM、MobileLM 等輕量模型介紹

電信邊緣設備中的AI部署前景

云網邊端協同AI架構參考框架

3、跨模態與下一代AI架構趨勢

多模態輸入輸出機制（圖文、語音、結構化數據）

視頻理解、感知融合技術現狀

大模型技術融合趨勢與企業應用展望