AI工程师：精通本地大型模型部署、RAG架构设计，打造专属AI工具
技术爱好者：结合开源工具Dify+Ollama与DeepSeek，实现高效AI应用
个人用户：建立个人知识库以提高学习效率

学习内容：
掌握Ollama+Dify+DeepSeek的本地部署与实战，快速构建企业级知识库与智能问答系统

课程概述：
为何学习：
面对企业信息碎片化和响应迟缓的问题，现有课程多关注云端解决方案，缺少本地部署和开源工具整合的实际操作指导。本课程利用Ollama+Dify+DeepSeek组合，有效解决私有化部署、成本控制和中文场景适配等问题，填补了企业级AI应用的技术空白。

课程特色：
独家性：国内唯一覆盖DeepSeek（国产千亿级模型）与Dify（开源平台）的实战课程
实战导向：从零开始构建知识库、智能客服和代码助手，提供企业级工作流和RAG架构设计的实际案例
隐私与可控：全程本地部署，确保数据安全，适用于金融、医疗等敏感行业

主题大纲：
工具核心：Ollama本地模型管理、DeepSeek理论讲解、Dify工作流设计
私有化部署：Dify本地配置、模型量化、GPU资源调度

场景开发：
企业级知识库：文档解析、向量化检索
智能客服系统：意图识别、敏感内容过滤、API集成
个人效率工具：论文写作辅助、代码生成、私人知识库构建

授课风格：
语言：用通俗语言解释技术术语，并结合企业真实案例
内容：提供代码逐行演示和避坑指南，重点在于快速验证可行方案。

配套福利：
开源代码库：包含Dify配置模板；
企业案例：公众号文章撰写、本地知识库应用；
学员通过系统学习，能够独立完成从开发到生产的全流程AI应用部署，成为企业数字化转型的核心技术推动者

01-本章内容介绍&阐述rag的必要性.mp4
02-rag的流程和文档预处理.mp4
03-向量模型的选择.mp4
04-检索增强生成框架的选择.mp4
05-deepseek的moe和MLA结构剖析.mp4
06-deepseek的多token预测和后训练.mp4
07-deepseek-r1模型与rag技术的集成实践.mp4
08-初识dify.mp4
09-win10安装docker.mp4
10-dify服务部署.mp4
11-dify接入ollama部署的模型.mp4
12-dify各功能板块功能详细介绍.mp4
13-dify接入常用的第三方平台大模型.mp4
14-dify探索已有demo.mp4
15-实战-dify+deepseek帮你写公众号文章.mp4
16-带有条件的公众号文章生成.mp4
17-本地文件作为知识库构建工作流.mp4
18-爬虫网站信息构建知识库构建工作流&总结.mp4