前言

在人工智能技术迅猛发展的今天，大语言模型（Large Language Model,LLM）已成为推动产业变革和社会进步的核心驱动力之一。DeepSeek作为国产大模型的杰出代表，不仅在技术层面实现了多项突破，也为各行业提供了强大的智能化解决方案。本书旨在系统性地介绍DeepSeek的核心技术体系，帮助读者从理论到实践全面掌握大模型的应用能力。

作为一本理论与实践并重的教材，本书具有以下特色。

（1） 技术先进性： 深入剖析DeepSeek架构与技术。

（2） 实践导向性： 每章配备典型应用案例实战项目。

（3） 教学适用性： 知识循序渐进适合不同基础学者。

（4） 国产化特色： 重点介绍国产大模型的应用实践。

本书具体内容组织如下。

第1章大模型概述。主要介绍大模型的发展历程、大模型的相关概念与大模型的分类。

第2章大模型的关键技术。主要介绍大模型原理的通俗理解、借助Anaconda集成开发环境运行Python程序、感知器、BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络与Transformer架构。

第3章DeepSeek核心技术与本地化部署。主要介绍DeepSeek概述、DeepSeek核心技术和DeepSeekR1本地化部署。

第4章DeepSeek提示词设计。主要介绍有效提问的黄金法则、基础查询提示词、结构化输出提示词、逻辑处理提示词、创作型提示词、制作PPT提示词、制作思维导图和大模型操作Excel文件。

第5章DeepSeek数据分析。主要介绍数据分析概述、数据预处理、统计分析、自回归时间序列预测、数据可视化。 

第6章DeepSeek文档分析。主要介绍常规文档分析的提示词结构、复杂文档处理的提示词结构、学术论文分析的提示词结构。

第7章DeepSeek实现分类与聚类。主要介绍决策树分类、支持向量机分类、聚类。

第8章即梦AI视觉大模型。主要介绍视觉大模型概述、文本生成图像、图像理解、视频生成与处理、制作数字人。

第9章创建大模型的智能体。主要介绍智能体概述、使用智谱清言搭建个人专属智能体、使用讯飞星火搭建个人专属智能体。

人工智能大模型时代已经到来，掌握DeepSeek等国产大模型技术不仅是个人能力的提升，也是参与数字化转型的重要途径。希望本书能成为读者探索大模型世界的可靠指南，助力读者在AI浪潮中把握机遇、创造价值。

本书在编写和出版过程中承蒙郑州轻工业大学教务处和清华大学出版社的大力支持和帮助，在此表示感谢。

本书在撰写过程中，参考了大量网络资料和专业书籍，谨向相关作者表示感谢。

限于编者水平，书中难免存在不足之处，恳请广大读者批评指正。让我们共同见证并参与这场由大模型引领的技术革命！

编者2026年4月于郑州西流湖畔