《DeepSeek赋能职场办公与科学研究开发实践》震撼上市！本书由多位行业专家联合编写，获多位AI专家和互联网大佬倾情推荐，全彩印刷、图文并茂，收录200+真实实用的大模型案例，干货满满，覆盖职场办公、科研创新、创意设计及智能开发等全场景应用。

无论您是职场精英、科研人员还是AI爱好者、初学者，都能在书中找到高效提升工作与学习的方法，为我们生活增添色彩。本书既可作为高校“智能技术应用”课程教材，也可作为企业数字化转型实战指南，帮助读者将DeepSeek的赋能价值转化为个人认知升级与组织效能跃升的强劲动力。内容深入浅出，案例可复制可落地，让AI真正成为你手中的高效工具，助力开启智能时代的新篇章。DeepSeek is all you need，希望大家多多支持！

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内容简介

近年来，随着人工智能技术的快速发展，以大语言模型（Large Language Models, LLMs）为核心的新一代生成式人工智能（AIGC）技术强势崛起，正以前所未有的速度重塑人类社会的知识生产方式与工作模式。大模型的发展不仅实现了自然语言理解、文本生成、代码编写、知识推理等多模态、多任务的统一建模，更成为驱动千行百业智能化转型的核心引擎。它们早已突破实验室的边界，深度融入日常工作的各个环节，成为提升效率、激发创意、拓展认知的“思维引擎”。本书以“DeepSeek is all you need”为核心理念，旨在引领每一位读者掌握这把开启智能未来的万能钥匙。

1.DeepSeek is all you need——打开通往智能未来的大门

为何大模型能掀起这场风暴？其核心在于实现了“机器对人类思维范式深度适配”的革命性突破。这意味着，无论是拥有专业知识的职场人士、科研人员，还是其他领域的探索者，都无需精通复杂代码，仅需用自然语言表达需求，即可借助大模型自动化繁琐任务、生成创意内容、进行深度分析、辅助决策判断。这极大地降低了智能技术的应用门槛，使“人人可用AI”成为现实。

在这场浪潮中，DeepSeek作为一款国产优秀大语言模型平台，凭借其开放易用、多平台兼容、自主可控、拥抱开源及强大的多模态支持能力，赢得了广泛青睐。DeepSeek不仅仅是一个强大的“内容生成器”，更是一个专注于“能力赋能”的综合性平台。它具备卓越的自然语言理解与生成能力、强大的逻辑推理与代码能力，并对中文语境和本土需求有着深刻洞察。“DeepSeek is all you need”正是对这一愿景的最佳诠释——它致力于成为您开启智能未来的金钥匙，无缝融入工作、学习乃至生活的方方面面，激发无限潜能。

《DeepSeek赋能职场办公与科学研究》正是在这样的背景下应运而生。本书的目标非常明确：系统化、实战化、深入浅出地展示DeepSeek如何切实赋能日常工作与科学研究，释放AI的巨大潜力。愿此书成为您通往大模型赋能职场与科研的通用钥匙，点燃您探索智能时代的热情——无论您身处何方、从事何业，此刻即可携手DeepSeek，共同迈进智能未来的大门。

2.全景式解锁DeepSeek的智能赋能体系

全书以“基础-实战-玩转-开发”为脉络，构建了从掌握核心概念到大模型技术灵活运用，再到趣味玩转大模型和创造性开发实战的完整能力成长路径。具体特色包括：

• 200 + 案例手把手教！DeepSeek 从职场 PPT 到科研论文全搞定
• 保姆级教程！用 DeepSeek 搞定职场汇报、科研分析和创意海报
• 从 0 到 1 玩转 DeepSeek！职场提效 + 科研创新 + 趣味创作一篇通关
• AI 小白必看！DeepSeek 让职场办公、科研写作和视频制作变简单
• 💥行业大V编写 + 多位专家力荐，带你卷赢职场和科研

四大篇章主题如下：

• 基础篇：打牢 AI 基本功，小白也能快速上手
• 实战篇：直击场景痛点，效率翻倍不是梦
• 玩转篇：寻找图文、视频、音频生成的乐趣
• 开发篇：赋能程序员开启Agent和MCP智能编程

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购买地址

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行业专家联合编写与本书特色

本书以系统性赋能为核心目标，构建了一套面向职场办公、科学研究与智能开发的大模型跨领域知识应用体系。全书以“基础—实战—玩转—开发”四大板块为架构脉络，从入门使用到场景融合，从创意生成到智能体部署，逐步引导读者迈入以大模型为核心的智能生产新时代。这不仅是一本实操手册，更是一部为推动普惠AI教育、激发多元创新而打造的“会呼吸的”实践宝典。本书具备四项关键特质，赋予其独特的价值底色。

首先，它紧贴国家“人工智能+”与大模型战略部署，围绕大模型助力千行百业、赋能智联网生态展开，致力于为职场、科研与教育领域培养具备实战能力的复合型人才提供系统支撑。结构上，四大篇章层层递进，既全面覆盖DeepSeek在文档写作、数据分析、视觉生成、语音视频创作等核心应用场景，又兼顾工具搭建、RAG检索增强、智能体开发等前沿技术探索，力图实现从0到1、从学到用的闭环引导。

其次，本书场景案例实证严谨，书中囊括200余个真实案例，覆盖行业职场、高校科研、乡村教育、电商营销、非遗保护、新媒体创作等多个行业领域。本书的五位作者具有多年的人工智能探索和编程开发应用经验，在多个领域深耕技术多年，为读者提供了最实用和有趣的案例。例如学术论文深度阅读与图谱重构、非物质文化遗产图像修复、旅游营销文案生成、代码重构与图形化展示等，案例真实、实操性强，极具借鉴意义。

最后，语言风格通俗易懂，技术表达深入浅出。 本书拒绝堆砌术语，将复杂技术转化为可复用、易上手的“技能模块”，帮助读者迅速上手、灵活迁移，即便是初学者或非技术背景用户，也可借助图文指引完成实践操作。例如第9章中借助DeepSeek快速生成爆款小红书文案，第13章中定制化生成微信头像与海报图形等内容，生动贴近真实场景。值得一提的是，开发篇还涉及LoRA微调、DeepSeek-RAG推理、MCP协议与多智能体开发等前沿主题，为读者搭建起从应用到研发的桥梁。

此外，本书特别设计了“轻量化学习路径”，所有案例均提供本地与云端双重部署方式，即使在设备资源受限的山区学校，也可通过手机或终端访问DeepSeek官网即可使用相关功能。同时，案例内容深度融合了民族文化传承、非遗保护、幼儿教育、乡村振兴、科学研究、职场办公等主题，致力于通过AI技术助力社会价值实现，使DeepSeek真正成为“人人可用、处处可用”的智能工具，真正实现DeepSeek技术赋能各行各业。

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多位专家倾情推荐

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内容概述与原书预览

本书的彩色印刷和排版真的非常给力，推荐大家购买，并结合自身需求进行扩展，真心希望能赋能大家实际学习、工作和生活。本书主要内容如下：

第一部分基础篇（第1至4章）旨在为读者筑基核心能力，掌握DeepSeek使用及安装的入门知识。 第1章通过介绍生成式AI与大模型的发展脉络、核心架构，并深入剖析DeepSeek的差异化技术特色与国产优势，读者将建立起坚实的理论基础。第2章聚焦DeepSeek实战的系统化提示工程，详解CRISPE、CO-STAR、思维链等结构化框架，掌握高效引导模型产出高质量结果的精髓。第3章是DeepSeek平台的极速上手，从注册登录到深度思考、联网搜索、文件处理、个性化风格生成等核心功能的详解，辅以诗歌创作、题目解答等丰富示例，快速建立使用信心。第4章提供多平台灵活部署指南，覆盖本地、云端、移动端以及硅基流动等多种环境，并详解API与第三方工具集成，确保读者能更好地调用DeepSeek，实现理论认知与基础操作的全面认识。

第二部分实战篇（第5-11章）直击职场办公与科研核心痛点，通过DeepSeek深度赋能实现效率倍增、完成个性化任务。 第5章结合XMind、Mermaid、PyEcharts、Gephi/Neo4j等工具实现从思维导图到知识图谱的多样化专业可视化分析。第6章深度集成Office/WPS，在Word、Excel、PPT中实现智能报告撰写、表格分析与动态图表PPT的一键自动化生成。第7章优化简历、教案、周报、演讲、信函等场景，提供职场全流程效率提升的DeepSeek解决方案。第8-9章覆盖市场调研、用户画像、乡村振兴策划、电商及新媒体文案，高效完成商业洞察与创意内容生产。第10章贯穿论文精读（自动提炼创新点与知识图谱）、研究设计到项目申报，显著提升科研工作效率。第11章从LeetCode解题、代码优化、项目开发到数据清洗、分析与报告生成，全方位提升开发者与分析师的工作效能。

第三部分玩转篇（第12-15章）突破文本界限，探索DeepSeek在文字、图像、语音、视频多模态生成与知识管理中的创意潜能。 第12章利用Cherry Studio、纳米AI、Obsidian等工具搭建销售、学术等专属本地知识库，实现基于私有数据的个性化智能问答与高效知识管理。第13章玩转图像生成，通过艺术迁移（梵高风）、历史修复（侗族银饰）、绘本创作及非遗剪纸，解锁艺术表达与创意图像生成能力。第14章从中英文朗读、AI作词作曲（豆包/剪映/Suno谱曲）到RAP生成、智能会议纪要，赋能高效且富有创意的语音内容创作与应用。第15章结合即梦AI、豆包、Vidu等工具，覆盖教学动画、文学活化（孔乙己）、治愈视频、趣味内容到文化传承（古诗吟唱），展示从创意构思到视频成片的DeepSeek全流程强大赋能，玩转DeepSeek，让我们的生活更有趣。

第四部分开发篇（第16-19章）面向开发者深入技术腹地，探索DeepSeek定制化智能解决方案的开发实践。 第16章通过扣子平台构建语音交互Agent、文献推送系统及多模态融合应用，实现低代码高效开发复杂智能体与工作流。第17章聚焦幻觉问题，手把手教学使用LLaMA-Factory对DeepSeek进行LoRA微调（以威胁情报提取为例），显著提升模型在特定领域任务的可靠性与精准度。第18章结合GraphRAG技术与Neo4j可视化，通过实战案例详解高级RAG应用，构建基于DeepSeek的强大多源知识检索与推理系统。第19章解析ReAct智能体架构与MCP协议机制，实战开发财务分析、智能出行（高德地图）、旅游知识图谱（贵州）等Agent，探索DeepSeek驱动复杂智能体应用的尖端开发范式。

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本书目录

1.DeepSeek赋能职场办公与科学研究开发实践 (基础篇+实战篇)

具体章节如下：

• 第1章 生成式人工智能与大模型概述
  1.1 人工智能发展简史与技术演化
  1.2 生成式人工智能与大语言模型架构
  1.3 国内外主流大模型与 DeepSeek技术特色分析
  1.4 大模型伦理风险与本书声明
  1.5 本书章节安排
• 第2章 提示工程及使用策略
  2.1 提示工程概述
  – 2.1.1 提示的本质
  – 2.1.2 提示工程和提示学习的定义
  – 2.1.3 DeepSeek提示工程示例
  2.2 高效提示词设计基本原则
  – 2.2.1 提示词设计基本原则
  – 2.2.2 DeepSeek提示设计通用公式
  2.3 结构化提示设计模式
  – 2.3.1 CRISPE结构提示设计模式
  – 2.3.2 CO STAR结构提示设计模式
  – 2.3.3 思维链 CoT 结构提示设计模式
  2.4 本章小结
• 第3章 DeepSeek快速上手
  3.1 DeepSeek平台简介与注册流程
  – 3.1.1 什么是 DeepSeek
  – 3.1.2 注册流程
  – 3.1.3 DeepSeek小试牛刀
  3.2 DeepSeek功能模块导览
  – 3.2.1 基础模式
  – 3.2.2 深度思考
  – 3.2.3 联网搜索
  – 3.2.4 文件与图像上传
  – 3.2.5 开启新对话
  – 3.2.6 系统设置
  3.3 DeepSeek个性化风格诗歌及文案生成
  – 3.3.1 仿李白风格诗歌生成
  – 3.3.2 仿鲁迅风格名句生成
  – 3.3.3 指定主题诗歌生成
  – 3.3.4 朋友圈文案生成
  3.4 常用对话模式与任务示例
  – 3.4.1 基本对话
  – 3.4.2 小学题目题解
  – 3.4.3 国考题目题解
  – 3.4.4 日常百科问答
  3.5 初学者实用技巧
  3.6 本章小结
• 第4章 多平台 DeepSeek搭建技巧
  4.1 本地搭建 DeepSeek
  – 4.1.1 下载安装 Ollama
  – 4.1.2 下载 DeepSeek底层模型包
  – 4.1.3 安装 Chatbox可视化对话界面
  4.2 硅基流动搭建 DeepSeek
  – 4.2.1 注册硅基流动账号
  – 4.2.2 创建 API密钥
  – 4.2.3 与 ChatboxAI对接
  4.3 云端搭建 DeepSeek
  – 4.3.1 登录腾讯云账号
  – 4.3.2 创建 API密钥
  – 4.3.3 与 ChatboxAI对接
  4.4 移动端访问与配置
  4.5 DeepSeekAPI与第三方平台接入与插件使用
  – 4.5.1 DeepSeekAPI与第三方平台接入
  – 4.5.2 DeepSeekAPI与插件使用
  4.6 本章小结
• 第5章 DeepSeek赋能可视化分析
  5.1 数据可视化分析概述
  5.2 DeepSeek+XMind生成思维导图
  – 5.2.1 生成威胁情报思维导图
  – 5.2.2 生成学术论文思维导图
  5.3 DeepSeek+Mermaid生成流程图
  – 5.3.1 Mermaid基本语法
  – 5.3.2 代码逻辑流程图生成
  – 5.3.3 自媒体文案流程图生成
  5.4 DeepSeek生成 HTML趋势图
  5.5 DeepSeek+NapKin绘制时间轴
  5.6 DeepSeek+ChatExcel可视化表格
  5.7 DeepSeek生成 PyEcharts代码可视化分析
  – 5.7.1 水族文献词云可视化分析
  – 5.7.2 水族文献主题关系图谱分析
  5.8 DeepSeek+第三方工具构建知识图谱
  – 5.8.1 DeepSeek+Gephi生成知识图谱
  – 5.8.2 DeepSeek+Neo4j生成知识图谱
  5.9 本章小结
• 第6章 DeepSeek赋能Office和 WPS智能办公
  6.1 DeepSeek+Kimi自动化生成网络安全 PPT
  – 6.1.1 Kimi概述
  – 6.1.2 DeepSeek生成文案
  – 6.1.3 PPT 自动构建
  6.2 DeepSeek接入 WPS和 Office
  – 6.2.1 WPS配置豆包大模型
  – 6.2.2 WPS配置 DeepSeek
  – 6.2.3 Office配置 DeepSeek
  6.3 Word高质量文案生成与内容润色
  – 6.3.1 市场调研报告制作
  – 6.3.2 自媒体宣传文案
  – 6.3.3 教学课件设计
  – 6.3.4 工作简历总结及扩展
  6.4 Word自动化排版
  6.5 Excel表格自动化分析
  – 6.5.1 Excel接入大模型
  – 6.5.2 Excel智能表格计算与公式补全
  6.6 PPT 文案自动生成
  6.7 本章小结
• 第7章 DeepSeek赋能职场应用
  7.1 高效简历撰写与个性化优化
  – 7.1.1 工作简历的基本组成
  – 7.1.2 利用 DeepSeek生成个性化简历
  – 7.1.3 网络安全互联网求职 PDF简历生成
  7.2 基于核心素养的课程教案设计
  – 7.2.1 基于核心素养的教学目标生成
  – 7.2.2 利用 DeepSeek构建课程教案
  – 7.2.3 借助 DeepSeek优化教学环节
  – 7.2.4 融合核心素养导向与教学实操需求的提示词模板
  7.3 周报总结与汇报文案自动优化
  7.4 精准表达:职场发言与演讲设计
  7.5 会议邀请函及商业信函回复
  7.6 本章小结
• 第8章 DeepSeek赋能商业营销与策划
  8.1 市场调研与用户画像生成
  – 8.1.1 DeepSeek商业营销数据收集技巧
  – 8.1.2 DeepSeek赋能市场调研
  – 8.1.3 DeepSeek生成用户画像
  8.2 赋能乡村振兴:营销与策划全攻略
  8.3 电商销售与活动宣传文案生成
  – 8.3.1 DeepSeek助力电商全流程运营
  – 8.3.2 电商文案生成
  – 8.3.3 电商文案图文增强
  8.4 品牌构建与名片故事润色
  – 8.4.1 DeepSeek助力品牌根基体系构建
  – 8.4.2 DeepSeek助力品牌故事结构搭建
  – 8.4.3 DeepSeek助力用户共情策略设计
  – 8.4.4 DeepSeek助力品牌口号创作
  – 8.4.5 DeepSeek助力电商运营品牌营销优化
  – 8.4.6 DeepSeek助力品牌 PPT 文案生成
  8.5 产品推广与产品手册润色
  – 8.5.1 DeepSeek生成产品推广文案
  – 8.5.2 DeepSeek润色产品手册
  8.6 本章小结
• 第9章 DeepSeek赋能新媒体文案生成
  9.1 爆款标题与内容结构生成策略
  – 9.1.1 爆款标题生成流程
  – 9.1.2 爆款标题生成策略
  – 9.1.3 内容结构生成策略
  9.2 小红书爆款种草笔记文案
  9.3 公众号文章生成实战案例
  9.4 朋友圈文案生成实战案例
  9.5 短视频文案生成实战案例
  9.6 旅游行程攻略设计
  9.7 本章小结
• 第10章 DeepSeek赋能论文阅读与科学研究
  10.1 论文公式自动化识别
  10.2 论文阅读赋能———核心贡献归纳与思维导图生成
  – 10.2.1 中英文自动翻译
  – 10.2.2 论文核心贡献与精华提炼
  – 10.2.3 思维导图生成
  – 10.2.4 PDF阅读工具尝试
  10.3 科学研究赋能———研究方向选择与关联分析
  – 10.3.1 研究方向与 Topic选择
  – 10.3.2 论文标题和创新点优化
  – 10.3.3 论文框架和算法设计
  – 10.3.4 对比实验设计与数据分析
  – 10.3.5 审稿意见润色
  10.4 科研项目赋能———项目描述润色与科学问题优化
  – 10.4.1 选题依据撰写:国内外研究梳理与课题定位优化
  – 10.4.2 研究内容设计:对象界定、研究提纲与技术路径明确
  – 10.4.3 创新点凝练和研究基础表述
  10.5 本章小结
• 第11章 DeepSeek赋能编程实战与数据分析
  11.1 基本流程概述
  – 11.1.1 DeepSeek赋能编程实战的基本流程
  – 11.1.2 DeepSeek赋能数据分析的基本流程
  11.2 DeepSeek赋能代码生成与重构
  – 11.2.1 Leetcode代码自动生成
  – 11.2.2 代码逻辑理解与注释生成
  – 11.2.3 BUG 助手
  – 11.2.4 算法优化与代码重构
  11.3 DeepSeek赋能编程开发
  – 11.3.1 五子棋游戏编程案例分析
  – 11.3.2 前端门户网站开发案例分析
  – 11.3.3 数据库开发案例分析
  – 11.3.4 图书馆信息管理系统案例分析
  11.4 DeepSeek赋能数据清洗与可视化分析
  – 11.4.1 数据清洗
  – 11.4.2 可视化分析
  11.5 DeepSeek赋能大数据分析
  – 11.5.1 回归分析
  – 11.5.2 聚类分析
  – 11.5.3 基于机器学习的分类分析
  – 11.5.4 基于深度学习的分类分析
  – 11.5.5 文本挖掘与报告自动生成
  – 11.5.6 DeepSeek赋能多模态数据分析
  11.6 Cursor工具实战拓展
  11.7 本章小结

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2.DeepSeek赋能职场办公与科学研究开发实践 (玩转篇+开发篇)

具体章节如下：

• 第12章 DeepSeek玩转本地知识库
  12.1 DeepSeek+CherryStudio搭建本地学术知识库
  – 12.1.1 DeepSeek和 CherryStudio配置
  – 12.1.2 学术知识库搭建
  – 12.1.3 本地知识库智能交互与问答
  12.2 DeepSeek+纳米 AI搭建本地知识库
  12.3 AnythingLLM 搭建本地知识库
  12.4 搭建本地个性化知识库
  – 12.4.1 DeepSeek本地搭建销售知识库
  – 12.4.2 DeepSeek+Obsidian搭建 AI笔记知识库
  12.5 大模型构建知识库的技巧
  12.6 本章小结
• 第13章 DeepSeek玩转图像生成
  13.1 图像生成基本原理与流程
  – 13.1.1 DeepSeek+Pollinations.ai生成图像
  – 13.1.2 豆包生成图像
  13.2 基于 DeepSider的历史图像丰富
  13.3 DeepSeek+豆包个性化图像生成
  – 13.3.1 梵高艺术风格迁移
  – 13.3.2 生成各类风格图像
  – 13.3.3 儿童绘本创作
  13.4 GTP 4o个性化图像生成
  – 13.4.1 卡通和吉卜力风格微信头像生成
  – 13.4.2 图像合成
  – 13.4.3 儿童科普图像文案生成
  – 13.4.4 装修图纸与实景图转换
  13.5 DeepSeek+即梦 AI制作创意海报
  – 13.5.1 制作创意社团招生海报
  – 13.5.2 制作证件照
  – 13.5.3 精美电影海报制作
  – 13.5.4 结合 DeepSeek的生活百科知识卡片生成
  13.6 DeepSeek生成代码优化图像
  – 13.6.1 Photoshop脚本专业美工
  – 13.6.2 撰写 OpenCV 代码实现图像处理
  13.7 DeepSeek赋能非遗剪纸传承探索
  13.8 本章小结及图像生成安全保护建议
• 第14章 DeepSeek玩转语音生成
  14.1 DeepSeek自制中英文朗读工具
  14.2 DeepSeek+豆包玩转歌曲创作与歌词生成
  – 14.2.1 精准把握豆包音乐创作要求
  – 14.2.2 使用 DeepSeek生成歌词
  – 14.2.3 豆包音乐创作
  14.3 DeepSeek+剪映玩转歌曲与纯音乐生成
  – 14.3.1 DeepSeek歌词创作
  – 14.3.2 剪映歌曲创作
  14.4 DeepSeek+剪映轻松搞定移动端 AI配音
  – 14.4.1 DeepSeek生成优质配音文案
  – 14.4.2 剪映手机版中实现 AI配音
  14.5 DeepSeek+Suno创作 RAP音乐
  – 14.5.1 DeepSeek生成 RAP歌词
  – 14.5.2 Suno创作 RAP歌曲
  14.6 DeepSeek+飞书妙计智能总结会议大纲
  14.7 语音调用大模型
  14.8 本章小结
• 第15章 DeepSeek玩转视频生成
  15.1 从创意到成片的全流程解析
  15.2 DeepSeek制作物理课程教学动画
  15.3 DeepSeek+即梦 AI让语文课本中的孔乙己动起来
  15.4 DeepSeek+豆包生成治愈奶奶视频
  – 15.4.1 DeepSeek生成治愈奶奶形象关键描述词
  – 15.4.2 豆包生成视频
  15.5 DeepSeek+四款工具逆向生成动物做饭视频
  15.6 DeepSeek+即梦 AI+Vidu实现古诗吟唱
  – 15.6.1 Vidu提示词基本构成
  – 15.6.2 古诗吟唱视频生成
  15.7 本章小结
• 第16章 DeepSeek与扣子平台开发 Agent初探
  16.1 扣子平台概览
  – 16.1.1 扣子平台的定位与设计理念
  – 16.1.2 扣子平台的核心板块
  – 16.1.3 扣子平台的系统架构
  16.2 扣子平台基础知识
  – 16.2.1 项目商店智能体初体验
  – 16.2.2 工作流的创建与发布
  – 16.2.3 智能体的创建与配置
  16.3 扣子平台应用案例
  – 16.3.1 基于语音交互的 DeepSeek智能体构建案例
  – 16.3.2 学术文献定时自动推送系统设计与实现
  – 16.3.3 文案驱动的图文音频融合视频生成
  – 16.3.4 利用剪映生成可编辑高质量视频
  16.4 本章小节
• 第17章 大模型微调技术———幻觉缓解
  17.1 大模型幻觉问题
  – 17.1.1 幻觉类型
  – 17.1.2 数据问题导致的幻觉产生
  – 17.1.3 训练阶段的幻觉产生
  – 17.1.4 推理阶段的幻觉产生
  17.2 微调原理和技术框架
  – 17.2.1 微调的基本原理
  – 17.2.2 选择微调的模型
  – 17.2.3 微调数据集
  – 17.2.4 微调方法
  – 17.2.5 微调参数
  17.3 LoRA 与全参数微调对比
  – 17.3.1 全参数微调
  – 17.3.2 LoRA 微调
  – 17.3.3 LoRA 与全参数微调对比
  17.4 LoRA DeepSeek开发实例
  – 17.4.1 CUDA 环境配置
  – 17.4.2 modelscope平台下载模型
  – 17.4.3 LLaMA Factory下载
  – 17.4.4 使用 WebUI对话大模型
  – 17.4.5 使用 WebUI训练大模型
  – 17.4.6 使用命令行
  – 17.4.7 威胁情报提取实例
  17.5 本章小结
• 第18章 DeepSeek RAG赋能知识检索与推理
  18.1 RAG(检索增强生成)概述
  – 18.1.1 RAG 的核心理念与工作流程
  – 18.1.2 向量数据库与嵌入模型技术详解
  – 18.1.3 朴素 RAG 与高级 RAG 架构的比较
  – 18.1.4 DeepSeek RAG 实战案例与代码实现
  18.2 GraphRAG
  – 18.2.1 GraphRAG 架构
  – 18.2.2 索引阶段
  – 18.2.3 查询阶段
  18.3 GraphRAG 环境配置
  – 18.3.1 Ollama安装
  – 18.3.2 GraphRAG 安装
  18.4 GraphRAG 实例
  – 18.4.1 GraphRAG 基础使用
  – 18.4.2 开放式内容生成任务
  – 18.4.3 结构化关系推理任务
  18.5 GraphRAG 可视化分析
  – 18.5.1 visualize graphml可视化
  – 18.5.2 Neo4j可视化及知识图谱构建
  18.6 本章小结
• 第19章 DeepSeek+MCP赋能智能体实战开发探索
  19.1 智能体的核心概念和发展
  – 19.1.1 智能体的定义与特性
  – 19.1.2 智能体的核心架构与关键模块
  – 19.1.3 基于大语言模型的智能体形态
  – 19.1.4 ReAct思维 行动范式解析
  19.2 模型上下文协议(MCP)的作用与机制
  – 19.2.1 MCP的核心定义与定位
  – 19.2.2 MCP系统架构与关键组件
  – 19.2.3 MCP的运行流程与服务机制
  19.3 DeepSeek模型与 MCP的集成实践
  – 19.3.1 开发环境搭建及 VSCode+CLine配置
  – 19.3.2 常用 MCPServer平台概览
  – 19.3.3 Server端服务的标准化配置
  19.4 基于 DeepSeek与 MCP的智能体构建实战
  – 19.4.1 财务数据分析与可视化图表自动生成
  – 19.4.2 高德地图智能出行路径规划实践
  – 19.4.3 贵州旅游知识图谱生成实践
  19.5 本章小结
• 参考文献

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总结

此外，为更好地与读者交流，作者团队将在Github开源平台持续更新配套资源，包含教案模板、案例数据集及技术补遗。我们期待读者结合自身应用场景开展实证研究，并对书中不足之处提出批判性意见，共同推动大模型赋能范式的持续演进，也非常欢迎广大读者批评指正。开源地址如下：

• https://gitee.com/Zmata_admin/deep-seek-is-all-you-need
• https://github.com/eastmountyxz/DeepSeek-is-all-you-Need

尽管我们在内容编排与案例设计上力求严谨、系统，但受限于个人视野与时间精力，书中难免仍有疏漏、不当或表达不够准确之处，恳请广大读者批评指正。如您在阅读过程中发现任何错误、歧义或改进建议，欢迎通过联系北京航空航天大学出版社、Gitee（Zmata_admin）、Github（eastmountyxz）、公众号（娜璋AI安全之家、苏克创客工坊）反馈，我们将虚心采纳、持续修订，以期后续版本更加完善。

衷心感谢每一位关注和支持本书的读者，您的建议与鼓励，正是推动本书不断进步的源动力。期待与您在开源社区相遇，共塑智能时代的温度，共勉！

(By:Eastmount 2025-08-13 周三写于贵阳 http://blog.csdn.net/eastmount/ )