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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。

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

前言 ：一本写给实干家的AI落地真经 

一、这本书为什么非写不可 
你是不是正被卷在这样的场景里： 
? 作为老板/CEO：每天被网络上的 AI 新闻轰炸——某个模型融资百亿美元、某项技术能力超越人类……看着眼热，扭头就在会议上问“我们公司能用大模型干点儿什么？必须马上跟上！”“效率能提升多少？”“什么时候能看到效果？” 
? 作为技术负责人/CTO：一边要研究 DeepSeek 模型、LlamaIndex、各类 Agent 框架，一边要回答“RAG怎么部署最省钱？”“Dify平台到底能不能解决所有问题？”“安全和成本应该怎么平衡？”等一系列“灵魂拷问”，头发日益稀疏。 
? 作为产品经理/业务骨干：每天都要思考“需求如何从业务中挖掘？”“价值如何量化？” “方案如何设计才能让技术人员理解？”最让人害怕的是，忙活大半年，最后搞出个“高级玩具”，雷声大雨点小，业务不“买单”。 
? 作为独立开发者/个体AI爱好者：没少看“3分钟搭建AI应用”的噱头教程，在真正想开发能解决实际问题的智能体时，却发现企业级方案和个人项目间隔着认知鸿沟；想用DeepSeek 模型、Agent 框架搞点儿副业，却被部署成本、RAG优化、多Agent框架协同等硬核问题卡住，代码运行顺畅却难见收益。 
我们憋不住了，这事儿必须得有人说清楚、讲明白。 
市面上与AI有关的书很多：讲理论的，高深莫测，读完感觉脑子里被强行灌了一本厚词典；讲概念的，术语满天飞，一到落地就找不到北；只讲单个工具操作的，读完感觉学会了，但一结合真实业务却发现八竿子打不着。 
企业或个人搞AI，最缺的恰恰是从“知道”到“做到”的那个关键环节！ 
我们提供的是一套能把“高精尖”的大模型拉下神坛的，能实实在在塞进企业流程里的“操作说明书”、“避坑指南”和“真话实录”的结合体。 
这，就是我和我的技术搭档林振杰熬了无数个夜晚，死磕出这本书的全部初心。 
书名为《AI 大模型+智能体企业级实战：DeepSeek 驱动企业智能化转型攻略》。听着有点儿唬人？但我向你保证，这本书不讲“玄学”，只求实战。它就是你桌上那本可以磨出卷边、随手翻开就能找到答案的“AI落地宝典”。 

二、这本书到底能帮你干什么 
别慌，我们不是让你从零开始学算法。这本书的结构就像是一张清晰的导航地图，会带你一步步攻克AI落地的核心战场。 
? 把脉与布局（第1章）：AI是良药还是兴奋剂？先别上头。让我们来带你建立价值评估框架，想清楚“为什么干”“干什么”“怎么干”，别让项目沦为“烧钱机器”。 
? 拆解核心技术（第2~4章）：大模型、RAG、函数调用、DeepSeek模型……这些听着让人头晕的词儿到底是什么意思？厉害在哪儿？该怎么选？我们用“人话”给你掰开揉碎了讲，专治“不明觉厉”。 
? 掌握对话的艺术（第5章）：提示词工程不是玄学，而是与AI高效沟通的科学。我们将教你如何从“你问AI答”变成“指哪儿打哪儿”。 
? 构建私域知识大脑（第6～8章）：这部分是本书的精华！如何让大模型使用你们公司的知识回答问题？RAG是关键。如何让它调用外部工具？函数调用是核心。如何让它自主规划、执行任务？智能体才是终极形态！我们把智能体的思考、规划、记忆、工具使用等逻辑写得明明白白，让你可以看清AI在企业中真正的“代理人”是如何工作的。 
? 亮出落地神器Dify（第9～11章）：搞AI应用真能像拼乐高一样吗？是的！Dify平台就可以做到！我们手把手教你使用这个强大的LLMOps平台，通过可视化拖曳，把前面学到的能力“组装”成型，同时结合使用DeepSeek模型，落地效果非常好。智能客服、合同审查、数据分析助手……我们直接对最常用、最有效的企业案例进行现场解剖，看需求、拆步骤、讲实现、避大坑。
这本书，就是要把你从AI的“旁观者”变成“实干家”，让你少趟80%的浑水，多省90%的力气。 

三、这本书是谁写的 
董超华：大厂出身，在“独角兽”公司当过产品总监，在写书这件事上算是有点儿经验（《向上突破》讲产品心法，《数据中台实战》捅破了数据项目的“窗户纸”）。日常喜欢在公众号 “董超华｜赢AI找华仔”中码字，聊大模型、谈产品、扯业务，运气好的时候“蒙”出过几篇浏览量10万+的文章，也“蒙混”过“人人都是产品经理”的年度优秀作者，站上过“全国中台战略大会暨互联网架构峰会”的讲台。干产品这行的最明白一个道理：一切技术，最终都得为业务服务！做AI应用也一样，能不能解决问题，有没有商业价值，怎么讲清楚话让老板拍板、让业务买单、让用户叫好……这“翻译”的活儿我熟。在写书过程中，死磕的点就是：让你看完，真能动手干出点儿名堂。 
林振杰：大厂数据总监出身，正经科班技术大佬。技术选型的门道、工程落地的雷区、性能调优的细节、成本控制的艺术，这些都是他的战场。在这本书里，他负责把最前沿、最硬核的AI技术（DeepSeek模型、RAG、Agent框架、Dify集成）“掰开”，改写成你能“消化”的、照着就能实践的“技术指南”。他确保书里的技术是真干货，真能用，而不是纸上谈兵。 
我负责讲人话、抓价值、想场景；林振杰负责保技术硬核、能落地、防跑偏。我们两个搭档，一个是产品视角，一个是技术视角，互相拉扯，但是目标只有一个：写一本企业AI落地不注水、不忽悠、能救急的“硬核攻略”。我俩在大厂踩过的坑、走过的路，都尽量凝练在这本书里了。 

四、必须“隆重鸣谢” 
头号功臣——林瑞和编辑。瑞和老师是我们这本书的“定海神针”兼“首席催稿官”。我们无数次想躺平摆烂，是他一遍遍催进度、审稿件、理逻辑、抠字眼、打磨封面和标题……甚至在我们抓狂的时候担任“心理按摩师”。没有他的“残酷鞭策”和“温和引导”，这本书铁定“烂尾”！这本书能有现在的模样，瑞和老师功在首位！ 
最坚实的后盾——我们的家人。写书这件事，看似风光，实则“见缝插针”“熬更守夜”。
无数个本该陪伴家人的周末和深夜，都被查资料、做验证、激烈争论和反复修改所占据。谢谢我的爱人，谢谢林振杰的家人，是他们无条件的包容和默默承担，才让我们能安心奔赴这场孤独的长跑。这本沉甸甸的书，是我们给他们的一份“答卷”和一个大大的拥抱。 
所有的读者朋友：最后，最真诚的感谢要给你们——正在读这篇前言，并考虑翻开这本书的你们。你们的信任无比珍贵，你们的期待是我们最大的动力。我们倾尽全力，希望能不负所望。
 
写在最后 
这本书凝结了我们太多的思考、实践与经验，也充满了我们对所有企业和读者最朴实的祝愿： 
希望你们真的能用起来，少走弯路，让好的AI技术真正在中国企业的土壤里生根发芽，开花结果。 
如果你拿到了这本书，别供着，快翻！别怕弄脏，书角卷边、页面折痕，这是我们最乐于见到的，那是它被用过的证明。 
AI 落地的征途，道阻且长。愿这本书成为你前进路上的“地图”与“食粮”。 
出发吧！ 
董超华 
谨录于广州 
一个夜深人静的交稿夜

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AI大模型与智能体企业级实战：DeepSeek+Dify驱动企业智能化转型