AI大模型与智能体企业级实战：DeepSeek+Dify驱动企业智能化转型
定 价：79 元
- 作者：董超华
- 出版时间：2025/10/1
- ISBN：9787121513749
- 出 版 社：电子工业出版社
- 中图法分类：TP18
- 页码：192
- 纸张：
- 版次：01
- 开本：16开
告别理论空谈，直击智能化实战痛点！本书由资深大厂产品与技术专家联袂撰写，旨在为企业决策者、技术负责人提供从战略到落地的AI转型指南，同时为开发者、创业者和个体AI爱好者破解“大模型+智能体”的高价值应用密码。深度聚焦企业级实战，系统解析AI大模型核心技术，详解如何通过提示词工程、Agent 框架和Dify平台，高效构建智能客服、数据分析等应用，直击基于Dify平台从0到1构建AI 应用，详解RAG架构、函数调用、多Agent协同等关键技术在企业场景中的精准应用，覆盖知识库构建、提示词设计、服务集成的全生命周期管理等关键场景。 本书对于企业用户和个人用户具有独特价值。对于企业用户（如管理者、CTO、工程师、产品经理），本书是降本增效、业务创新与体验升级的必备指南。对于个人用户（如开发者、创业者、个体AI爱好者），本书提供了掌握构建智能体的核心工程能力，有助于解锁职业跃迁的新机遇；同时提供了可直接复用的企业级解决方案框架，有助于读者高效打造个人AI生产力工具。 本书可赋能企业智能化转型，同时为个人AI实践提供高浓度的“实战弹药”！本书将帮助你在AI浪潮中抢占先机，让你成为智能体生态的构建者与受益者。
董超华产品专家、公众号及视频号“董超华|赢AI找华仔”主理人。“人人都是产品经理”年度优秀作者、全国中台战略大会暨互联网架构峰会优秀演讲嘉宾。曾任上市公司科大讯飞、富力集团产品负责人；现任头部新能源汽车企业产品总监。著作有《向上突破》《数据中台实战》，均入选京东/当当新书销量排行榜TOP10。林振杰腾讯音乐大数据技术前负责人、头部新能源企业大数据总监。专注于将AI技术深度融入企业级应用场景，2013年便完成了首个AI模型与大数据技术深度整合的项目，推动企业决策从经验驱动转向数据智能驱动。此后主导完成了多项“AI大模型+大数据”的核心技术工程化落地，获得多项企业级奖项和发明专利。
目录
第1章 AI大模型时代的企业新机遇 . 1
1.1 AI新范式：从传统AI到大模型的跃迁 . 1
1.1.1 技术范式革命：从“手工作坊”到“智能工厂” . 1
1.1.2 应用场景跃迁：从“工具赋能”到“生态重构” . 2
1.1.3 企业转型路径：构建智能体生态体系 . 3
1.2 AI大模型对企业的核心价值分析 . 4
1.2.1 提效：从“人力密集型”到“智能自动化” . 4
1.2.2 创新：从“渐进式改进”到“范式突破” . 5
1.2.3 体验升级：从“标准化服务”到“个性化体验” . 5
1.3 企业引入AI大模型的战略考量 . 6
1.3.1 价值评估框架：成本、收益与风险 . 6
1.3.2 关键决策点：自建、合作与采购 . 10
1.3.3 关键准备：夯实数据基础、人才队伍与合规体系三大基石 . 13
1.4 AI大模型应用的典型场景速览 . 14
1.5 本章小结 . 15
第2章 大模型技术概览：能力、局限 . 17
2.1 揭开面纱：大模型的核心定义与关键特征 . 17
2.1.1 核心定义：从统计模型到认知引擎 . 17
2.1.2 关键特征：突破传统AI范式的四维革命 . 18
2.1.3 认知革命：认知的重构 . 19
2.2 能力边界：大模型能做什么 . 20
2.2.1 核心能力：文本生成、理解、推理与对话 . 20
2.2.2 涌现能力：Few-shot/Zero-shot学习的魔力 . 21
2.2.3 多模态交互：超越文本的世界 . 22
2.3 理性看待：大模型的局限与挑战 . 23
2.3.1 技术挑战：幻觉、偏见、知识滞后与可解释性 . 23
2.3.2 工程与成本挑战：训练、推理与部署 . 25
2.3.3 安全与伦理风险：数据隐私、内容安全与滥用 . 26
2.4 本章小结 . 27
第3章 探源究底：大模型核心技术简史与原理 . 29
3.1 技术演进：从统计语言模型到深度学习 . 30
3.1.1 早期探索：统计语言模型的贡献与局限 . 30
3.1.2 序列建模突破：RNN与LSTM的兴衰 . 31
3.2 基石架构：Transformer架构与自注意力机制 . 31
3.2.1 自注意力机制：理解上下文的关键 . 32
3.2.2 并行计算优势：规模化的基石 . 34
3.3 语言的数学表示：Embedding的奥秘 . 34
3.3.1 从词语到向量：让机器理解语义 . 34
3.3.2 上下文感知：动态变化的语义 . 35
3.3.3 分词：文本预处理的关键步骤 . 35
3.3.4 多模态：表示图像、声音等信息 . 36
3.4 学习的艺术：预训练与微调范式 . 36
3.4.1 预训练：奠定通用知识基础 . 36
3.4.2 微调：适配特定任务与领域 . 37
3.4.3 对齐人类：指令微调与RLHF的作用 . 37
3.5 本章小结 . 38
第4章 DeepSeek模型家族全解析与核心技术揭秘 . 39
4.1 DeepSeek的崛起之路 . 39
4.2 DeepSeek核心模型矩阵详解 . 41
4.2.1 通用大模型 . 41
4.2.2 代码语言模型 . 42
4.2.3 推理模型 . 43
4.3 DeepSeek的核心技术“杀手锏” . 44
4.3.1 数据驱动：构建卓越能力的基石 . 44
4.3.2 架构创新：追求性能与效率的极致平衡 . 45
4.3.3 训练策略优化：提升效率、稳定性与对齐效果 . 46
4.4 技术创新总结 . 47
4.5 本章小结 . 48
第5章 提示词工程：与大模型对话的艺术 . 49
5.1 理论基础：深刻理解提示词为何如此关键 . 49
5.1.1 大模型是“模式识别与序列预测”大师 . 49
5.1.2 指令微调让大模型“听从指挥” . 50
5.1.3 自注意力机制使大模型聚焦于关键信息 . 51
5.2 结构化提示：设计高效提示词的核心要素 . 51
5.3 零样本和少样本 . 53
5.3.1 零样本提示：不给示例，仅凭指令 . 53
5.3.2 少样本提示：提供示例，引导大模型进行模仿 . 54
5.3.3 如何在实践中选择使用零样本还是少样本策略 . 55
5.4 思维链、思维树与自我反思 . 56
5.4.1 思维链：让大模型像人一样“思考” . 56
5.4.2 思维树：企业决策的“多线程推演” . 57
5.4.3 自我反思：让大模型学会“审视”和“改进” . 58
5.4.4 如何在实践中选择和应用这些推理技术 . 59
5.5 企业级提示词设计实战模板 . 59
5.5.1 智能客服提示词实战模板 . 60
5.5.2 市场营销文案创作提示词实战模板 . 61
5.6 本章小结 . 62
第6章 RAG：让大模型掌握私域知识 . 65
6.1 RAG架构与原理 . 65
6.2 核心组件1：Embedding与向量数据库 . 66
6.2.1 文本向量化：选择合适的Embedding模型 . 66
6.2.2 向量存储与检索：数据库选型 . 69
6.2.3 向量存储与检索：索引策略 . 70
6.3 核心组件2：知识库构建与文档处理 . 71
6.3.1 数据准备：文档解析、清洗与分块策略 . 71
6.3.2 知识库管理：元数据、更新与维护 . 74
6.3.3 知识库的增量索引策略 . 76
6.4 本章小结 . 77
第7章 扩展模型边界：赋予AI“行动”能力 . 79
7.1 函数调用：赋予大模型连接并驱动外部世界的能力 . 80
7.1.1 函数调用的核心定义与关键价值 . 81
7.1.2 函数调用的核心实现原理 . 83
7.2 函数调用的关键技术细节深度剖析 . 86
7.2.1 函数的精确描述与规范 . 86
7.2.2 函数选择与参数生成的内部决策机制 . 88
7.2.3 函数的实际执行与结果的准确返回 . 90
7.2.4 函数的异常处理与重试机制 . 91
7.3 DeepSeek函数调用功能. 92
7.4 本章小结 . 98
第8章 AI Agent：迈向真正自主的智能体 . 99
8.1 从被动式助手到具备自主决策能力的智能体 . 99
8.2 以大模型为“智能大脑”的协同系统 . 102
8.2.1 大模型：智能体的认知与决策核心引擎 . 102
8.2.2 规划模块：实现任务分解与生成行动计划的核心 . 102
8.2.3 记忆模块：维持智能体行为的连贯性、实现经验学习的关键 . 103
8.2.4 工具使用模块：赋予智能体与外部世界交互和行动的能力 . 104
8.2.5 反思与自我修正模块：赋予智能体从经验与失败中学习和进化的能力 . 104
8.3 主流智能体开发框架的技术选型与比较 . 105
8.3.1 LangChain Agents：通用智能体构建框架 . 105
8.3.2 LlamaIndex Agents：数据管理和检索专家 . 107
8.3.3 Microsoft AutoGen：构建多智能体协同工作的框架 . 109
8.3.4 选择合适的智能体框架 . 112
8.4 本章小结 . 113
第9章 Dify平台入门：加速AI应用开发 .115
9.1 Dify平台简介 . 116
9.1.1 Dify平台的核心理念：可声明式的定义AI应用 . 116
9.1.2 Dify平台的产品定位：AI应用开发与LLMOps平台 . 117
9.1.3 Dify平台的发展历程与社区生态 . 117
9.2 Dify平台核心概念的详解 . 118
9.2.1 应用：构建和交付的AI服务实例 . 118
9.2.2 知识库：RAG的关键数据管理模块 . 119
9.2.3 模型提供商：模型的统一管理 . 119
9.2.4 提示词编排：强大的可视化画布 . 120
9.2.5 工具与插件：与外部世界交互的“手脚” . 121
9.3 环境准备 . 121
9.3.1 Dify平台的部署选型 . 121
9.3.2 Dify平台的部署步骤 . 122
9.3.3 Dify平台大模型配置 . 125
9.4 本章小结 . 126
第10章 Dify平台实操：构建第一个AI应用 . 127
10.1 创建AI应用与基础配置 . 128
10.1.1 应用类型的选择 . 129
10.1.2 应用的基础设置 . 130
10.1.3 快速上手体验 . 132
10.2 AI应用的可视化编排 . 133
10.2.1 深刻理解Dify可视化编排画布的核心构成与各类功能节点 . 133
10.2.2 有效运用指令、变量与上下文管理 . 135
10.2.3 从开场白到多轮交互的智能管理 . 136
10.3 AI应用与知识库的集成 . 137
10.3.1 创建并管理知识库 . 138
10.3.2 配置知识库的检索策略 . 139
10.3.3 引用和利用知识库检索到的上下文 . 140
10.4 AI应用的发布 . 141
10.4.1 发布前的全面预览与深度调试 . 142
10.4.2 应用的公开分享或嵌入代码 . 142
10.4.3 应用的API访问与集成 . 142
10.5 本章小结 . 143
第11章 Dify平台企业级智能体实战案例 . 145
11.1 案例一：Dify+DeepSeek搭建智能客服机器人助手 . 145
11.1.1 搭建本地化电商常见问题知识库 . 146
11.1.2 通过Dify平台编排智能客服助手应用 . 148
11.1.3 发布智能客服应用并嵌入业务系统 . 150
11.2 案例二：Dify+DeepSeek搭建数据智能分析助手 . 153
11.2.1 搭建能够解释数据库关键字段的知识库 . 154
11.2.2 通过Dify平台编排基于自然语言的数据智能分析助手 . 155
11.2.3 发布基于自然语言的数据智能分析助手 . 158
11.3 案例三：Dify+DeepSeek搭建需求智能预测引擎 . 162
11.3.1 通过Dify平台编排需求智能预测引擎 . 162
11.3.2 通过Dify平台发布需求智能预测引擎 . 165
11.4 案例四：Dify+DeepSeek搭建出行规划助手 . 168
11.4.1 配置高德出行服务MCP准备 . 169
11.4.2 通过Dify平台编排高德MCP的出行规划助手 . 172
11.4.3 通过Dify平台发布高德MCP的出行规划助手 . 174
11.5 案例五：Dify+DeepSeek搭建合同审查助手 . 175
11.5.1 通过Dify平台编排合同审查助手 . 175
11.5.2 通过Dify平台发布合同审查助手 . 178
11.6 本章小结 . 179
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