课程背景

随着人工智能技术的飞速发展，大模型技术已成为推动企业数字化转型和信息化建设的核心力量。DeepSeek作为业界领先的大模型技术平台，凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，正逐步改变着企业的运营模式和业务格局。本课程旨在深入剖析DeepSeek技术及其大模型的基本原理、核心优势与实际应用价值，帮助企业管理者和决策者、企业IT管理及研发、产品及运维人员全面了解并掌握这一前沿技术，从而优化企业信息化建设和数字化转型策略，提升企业在激烈竞争中的领先地位。

课程概述

2天（6小时/天）

课程目标

帮助企业IT管理及研发、运维人员了解DeepSeek及其大模型技术的基本原理、核心优势与实际应用价值

探讨如何利用DeepSeek技术优化企业信息化建设和数字化转型

分析技术集成、部署策略及未来发展趋势，助力企业在激烈竞争中保持领先

企业各级IT主管、部门负责人及CIO

信息系统研发和运维工程师

对大模型技术有深度研究的技术专家

关注AI人才培养路径的企业管理者和决策者

企业HR培训经理及培训负责人

课程大纲

一、大模型与DeepSeek简介

1. 大模型技术概览

大模型的概念及其发展历程

目前全球主流大模型的特点及关键技术

大模型企业应用场景：知识管理、智能客服、软件研发、辅助决策等

2. DeepSeek简介

DeepSeek 公司背景

DeepSeek 的产品：从 V1 到 V3 再到 R1

DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 的区别与各自优势、R1的重要意义

二、DeepSeek核心技术解析

1. DeepSeek-V3 模型技术解析

模型架构与参数规模

MoE、MLA、混合精度优化等关键技术与工程优化

训练流程及成本控制

2. DeepSeek-R1 模型解析

在DeepSeek-V3基础上，通过强化学习（RL）激发“链式思维”能力

“R1-Zero”：纯RL训练的初步探索及存在的问题

“R1”改进：引入冷启动数据、SFT+RL组合、语言一致性奖励等方法

开源模式及后续蒸馏小模型的部署优势

三、DeepSeek提示语设计与智能办公应用实践

1.  高效提示语设计与优化

提示语在任务分解、知识激活和引导思考中的关键作用

设计技巧：围绕目标设定、场景化表达、角色定位及风格调整展开，并强调反馈迭代优化的重要性

内容策略：探讨如何结合热点跟进、原创深度创作与互动娱乐，实现提示语的效能增益

2. DeepSeek V3在高效办公中的应用

协同办公优化：利用V3技术提升内部邮件、会议纪要和公告文案的撰写效率

多模态创作：借助文本生成、数据可视化及图像/视频融合，优化信息结构和内容输出，助力企业实现精准内容创作

3. DeepSeek R1在智能办公与数据分析中的实践

如何利用R1的编程与数学能力，玩转Office和日常数据分析，提升办公效率

数据分析应用：聚焦营销数据处理与智能化报表等场景讨论DeepSeek数据分析落地实践

四、DeepSeek在企业的部署与应用技术详解

1. 部署架构与方案

云端部署：DeepSeek官方平台API调用、第三方MaaS服务

本地化部署：算力评估、开源模型部署环境搭建

蒸馏及微调环境搭建：讲解如何搭建蒸馏DeepSeek-R1微调小模型的环境

DeepSeek的纯强化学习环境搭建方案：讲解DeepSeek创新的“纯RL”在企业里的应用场景，以及如何根据企业业务需求搭建纯RL环境

2. API与应用开发

​API：讲解各DeepSeek部署环境的典型API方案

DeepSeek应用的基本架构

提示词工程：介绍在企业级应用里如何结合业务场景构造不同类型的提示词，以及和个人使用场景的提示词设计的异同

3. 企业知识库与向量检索增强技术（RAG）

知识库/向量检索增强技术原理：解析RAG中向量空间模型、相似度计算原理；

结合实际案例讲解文本切割的原则和技巧，应用于上市公司财报分析、售前/售后技术支持等场景。

知识库构建中的图表处理和数据清洗

RAG与知识图谱的结合以及GraphRAG

4. 智能体Agent架构与实现

智能体概念澄清：讲解智能体（Agent）的概念，并澄清一些误解

典型智能体架构：介绍基于LLM的智能体系统架构及其组成要素，以及常见的部署方案。

AgenticRAG：结合检索增强生成技术，提高智能问答效果和准确度。

多智能体协作：多智能体协作方式和多智能体系统开发框架。

五、DeepSeek 企业落地案例剖析

1. 企业落地方案及应用案例（一）情报收集与分析

商业情报、公共舆情收集与分析的痛点

RAG架构及基于DeepSeek V3的多模态情报库与智能问答系统构建

智能体架构的Agentic RAG技术及基于DeepSeek R1的情报分析

2. 企业落地方案及应用案例（二）企业级软件研发智能助手

企业级软件研发的痛点及已有AI Coding工具的不足

CodeGraphRAG 技术及在企业软件研发智能体中的应用

基于 DeepSeek R1 的代码审查助手

基于 DeepSeek V3 的 UI 测试助手

3. 企业落地其他场景探讨

销售与运营数据分析、供应链预测、客户投诉处理与体验升级等

六、DeepSeek催化互联网应用新范式发展

1. DeepSeek场景化需求匹配

利用DeepSeek-R1的复杂推理能力：个人工作助理、教育领域的解题辅导等。

结合DeepSeek-V3的多模态处理能力：电商智能导购、家庭监控与情感陪护等。

大模型应用UI/UE设计与互联网生态接入

2. AI for AI：利用AI技术进行产品持续优化

用户意图建模：用户行为潜在需求分析，多模态推荐策略优化

建立强化学习飞轮：将用户行为数据（如点击率、任务完成度）转化为奖励信号持续对模型和智能体进行优化

失败用例识别与错误归因分析

3. 大模型互联网应用风险管理与供应商选择

内容和技术风险及应对策略

利用开源社区及生态寻找第三方DeepSeek合作伙伴

七、竞争格局、行业影响与未来趋势

1. 全球与国内竞争态势及行业影响

美国和其他国家在大模型和AI基础设施方面的投入现状

中国各大模型公司、云厂商及应用生态的竞争格局和发展趋势

DeepSeek对美国科技股（如Nvidia）和中美风险投资市场影响

2. 未来趋势与战略思考

大模型时代是否已开启下半场？

出口管制、数据安全、信创方案及对未来技术发展的影响

新业务、新岗位、新就业与企业转型