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| 編輯推薦： |
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智能体是人工智能大模型发展的落地方向，而企业级智能体的应用一直是行业内的刚需和痛点，本书恰好为之提供了绝佳的实践思路。
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| 內容簡介： |
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。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
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。
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| 目錄：
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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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| 內容試閱：
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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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