商品描述
本書摒棄了覆雜的理論和公式，聚焦於實戰操作，結合詳細的代碼示例、實戰技巧和應用案例，全面展示了DeepSeek平臺的開發方法及核心技術，旨在為開發者提供一條清晰且快捷的學習路徑。 全書共分為6章，系統介紹了DeepSeek的基礎知識和高級功能。首先講解了API的使用、應用開發原理、核心技能（如API密鑰管理、數據安全和性能優化）。接著深入探討了模塊化設計、提示詞優化、模型微調等高級技巧，幫助讀者提升開發效率。通過具體案例，展示如何運用深度學習提升自然語言處理與智能決策能力。最後，聚焦於DeepSeek在多個行業中的應用場景，包括教育、醫療、金融及創意產業的應用，通過這些行業案例展示其在提升效率和降低成本方面的優勢和潛力，幫助讀者將DeepSeek與業務需求相結合，輕松掌握智能應用開發。 隨書贈送（掃封底二維碼）全書源碼、拓展思考題，以及超200分鐘《輕松玩轉DeepSeek》保姆級視頻課（涉及DeepSeek部署、對話，製作思維導圖、PPT，搭建知識庫，生成網站、數字人、3D模型，DeepSeek+騰訊IMA聯合應用等詳細使用方法和技巧），手把手幫讀者火速上手DeepSeek。 本書適合對深度學習、自然語言處理及行業應用感興趣的開發者、工程師和研究人員，尤其是那些希望將DeepSeek技術應用於實際業務中的讀者。
目錄大綱
前言
第1章 初識大模型與DeepSeek
1.1 大模型概述
1.1.1 探索大模型與自然語言處理的基礎
1.1.2 理解Transformer架構及其在大模型中的作用
1.1.3 解密大模型的標記化與預測機制
1.2 大模型發展簡史：從早期模型到DeepSeek
1.2.1 早期語言模型
1.2.2 GPT系列模型的演進
1.2.3 DeepSeek的誕生與創新
1.3 大模型的應用場景與案例
1.3.1 智能客服
1.3.2 教育輔助
1.3.3 醫療診斷
1.3.4 金融分析
1.3.5 創意內容生成
1.4 大模型的局限性與挑戰
1.4.1 模型幻覺問題
1.4.2 數據隱私與安全
1.5 使用插件與微調優化大模型
1.5.1 如何進行大模型微調
1.5.2 插件和微調的優化效果與應用場景
1.6 本章小結
第2章 深入瞭解DeepSeek API
2.1 基本概念
2.1.1 大模型與API接口的關系
2.1.2 API請求與響應機制
2.1.3 認證與權限管理
2.2 DeepSeek API提供的模型與功能
2.2.1 模型類型與功能分類
2.2.2 API接口調用與模型選擇
2.2.3 模型配置與定製化
2.3 在DeepSeek Playground中使用大模型
2.3.1 DeepSeek Playground概述
2.3.2 創建與管理會話
2.3.3 監控與調試模型行為
2.4 開始使用DeepSeek Python庫
2.4.1 獲取API密鑰與訪問權限
2.4.2 第一個示例程序：Hello World
2.5 使用DeepSeek進行任務開發
2.5.1 輸入參數與配置
2.5.2 輸出格式與解析
2.5.3 從文本生成到覆雜任務
2.6 使用其他任務模型
2.6.1 輸入選項與配置
2.6.2 輸出格式與優化
2.7 開發中的考慮因素
2.7.1 成本與資源限制
2.7.2 安全與隱私保護
2.8 DeepSeek的其他功能
2.8.1 嵌入與向量化
2.8.2 內容審核與過濾
2.9 本章小結
第3章 使用DeepSeek構建應用程序
3.1 應用程序開發概述
3.1.1 API密鑰管理
3.1.2 數據安全與隱私保護
3.1.3 前後端分離開發模式
3.2 軟件架構設計原則
3.2.1 模塊化與分層設計
3.2.2 高可用性與容錯性設計
3.2.3 性能優化與資源管理
3.3 大模型驅動型應用的潛在問題
3.3.1 輸入輸出的分析與優化
3.3.2 提示詞註入的防範
3.4 示例項目
3.4.1 項目1：智能新聞生成器
3.4.2 項目2：視頻內容摘要工具
3.4.3 項目3：遊戲攻略助手
3.5 本章小結
第4章 DeepSeek高級技巧
4.1 提示工程
4.1.1 設計高效的提示詞
4.1.2 分步推理與邏輯引導
4.1.3 少樣本學習與遷移學習
4.1.4 提示詞優化技巧
4.2 模型微調
4.2.1 微調的基本概念與流程
4.2.2 使用DeepSeek API進行微調
4.2.3 微調的實際應用案例
4.2.4 生成與微調合成數據
4.2.5 微調的成本與資源管理
4.3 本章小結
第5章 DeepSeek插件開發與集成
5.1 構建語言模型的應用開發框架
5.1.1 動態提示詞與任務編排
5.1.2 智能體與工具集成
5.1.3 記憶機制與上下文管理
5.1.4 嵌入與向量數據庫
5.2 DeepSeek插件開發
5.2.1 插件的基本概念與架構
5.2.2 插件API與開發流程
5.2.3 插件清單與配置
5.2.4 基於request方法的插件開發
5.3 本章小結
第6章 大模型應用場景與行業實踐
6.1 教育行業
6.1.1 智能輔導系統
6.1.2 自動化作業批改系統
6.2 醫療行業
6.2.1 病歷分析與診斷輔助系統
6.2.2 醫學文獻摘要生成系統
6.3 金融行業
6.3.1 市場趨勢預測系統
6.3.2 智能投資顧問與風險管理系統
6.4 創意產業
6.4.1 內容創作與劇本生成系統
6.4.2 藝術設計與風格遷移系統
6.5 本章小結
