【DS+部署】人人都可以打造自己的专属DeepSeek

  培训讲师:枫影

讲师背景:
枫影老师10年互联网项目运营老兵3年苏宁采销管理3年阿里天猫运营6年新零售私域运营电子科技大学科园教育特聘顾问导师西南财经大学特聘教授四川大学“互联网”创业大赛评委四川省人社厅就业训练中心、省双创中心电商创业导师中国国际“互联网”大赛四川赛 详细>>

枫影
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【DS+部署】人人都可以打造自己的专属DeepSeek详细内容

【DS+部署】人人都可以打造自己的专属DeepSeek

人人都可以打造自己的专属DeepSeek
【课程背景】
在当今信息化快速发展的时代,智能化工具正在深刻改变人们的工作和生活方式DeepSeek作为一款先进的智能工具,凭借其强大的信息检索、数据分析和文本处理能力,正在成为职场人士、学生、研究人员以及企业管理者的得力助手然而,许多人在使用DeepSeek时,往往仅停留在其基本功能的表面,而未能充分发挥其潜力如何能够更高效、更个性化地使用DeepSeek,成为提升个人和团队效率的关键因此,打造一个“专属DeepSeek”,不仅是提升个人效率的必然选择,更是适应未来工作趋势的重要能力
【课程收获】
1. 全面了解DeepSeek的功能与潜力
2. 学会如何搭建自己的DeepSeek
3. 学会如何快速、准确地获取信息,并将其转化为有价值的知识
4. 实现个性化定制:学员将根据自己的实际需求,学习如何定制专属的DeepSeek使用方案,从而在工作和生活中更高效地完成任务
【课程时长】搭建私有deepseek 0.5天,含知识库搭建1天
【课程大纲】
1. DeepSeek的基本概念与核心优势
1.1DeepSeek的定义:简要介绍DeepSeek的功能和特点
1.2DeepSeek的核心优势:
强大的信息检索能力
高效的数据处理与分析功能
灵活的个性化定制能力
在多场景中的广泛应用
2 为什么需要打造个人“专属DeepSeek”?
个性化需求的重要性:不同人、不同行业、不同场景对工具的需求各异
高效工具使用的关键:工具的价值在于如何根据个人需求进行优化和定制
提升效率与竞争力的必要性:在现代社会中,高效率的工作方式是职业发展的关键
3.如何搭建自己的Deepseek?
目前部署Deepseek的两种方式
API
本地化
【API调用】
1.注册deepseek
2.安装客户端CherryStudio
3.通过Deepseek的镜像获取API和API密钥
4.配置客户端
5.创建对话聊天窗口或agent
6.搭建本地化知识库
6.1获取免费的文本嵌入模型API和API KEY
6.2配置文本训练模型
6.3创建私人知识库(数据)
调用本地知识库进行对话
开启私人的deepseek之旅
【本地化部署】
部署环境
CPU:推荐使用12th Gen Intel Core i5或更高
内存:至少16GB
操作系统:Windows 11或macOS
硬盘空间:至少200GB,建议保留50GB以上的可用空间
下载安装模型应用端:ollama
下载并安装deepseek-r1模型(7b或其他
安装应用端AI webUI(可选)进行人机交互
开启个人本地化deepseek之旅
个人知识库的搭建
模块1:知识库搭建概述
1. 知识库的定义与作用
什么是知识库?
知识库的类型:公共知识库 vs 私有知识库
2. DeepSeek与本地化知识库的结合
DeepSeek的特点
本地化知识库的需求与优势
3. 知识库搭建的核心目标
提供高效的信息检索
支持决策和学习
实现知识的动态更新和管理
模块2:知识库搭建的原则
1. 知识库设计的核心原则
结构化:数据的组织与分类
可搜索性:确保信息易于检索
动态更新:支持知识的持续维护
可扩展性:适应未来的需求变化
2. 知识库的质量要求
数据的准确性与完整性
信息的及时性与相关性
元数据的规范化管理
3. 安全与权限管理
数据隐私保护
用户权限控制
模块3:知识库搭建的模型
1. 知识库的层次结构
数据采集层
数据处理层
知识存储层
应用层
2. 数据预处理与知识抽取
数据清洗与标准化
实体识别与关系抽取
知识图谱的构建
3. 知识库的存储与管理
关系型数据库 vs 非关系型数据库
知识图谱数据库的选择
模块4:知识库搭建的流程
1. 需求分析
确定目标用户和使用场景
分析知识库的功能需求
2. 数据准备
数据来源与采集工具
数据清洗与预处理
3. 知识库构建
知识库设计与架构
数据导入与存储
4. 知识库应用
接口设计与集成
测试与优化
5. 知识库维护
定期更新与修正
用户反馈与改进
模块5:知识库搭建的工具与技术
1. 数据采集工具
网页爬虫(如Scrapy、BeautifulSoup)
数据导入工具(如CSV、API)
2. 数据处理工具
数据清洗工具(如OpenRefine、Python)
自然语言处理工具(如NLTK、spaCy)
3. 知识库存储工具
关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)
图数据库(如Neo4j)
知识图谱工具(如Elasticsearch)
4. 知识库应用工具
接口开发工具(如Flask、Django)
前端可视化工具(如Tableau、ECharts)
模块6:知识库搭建的技巧
1. 数据清洗技巧
去重与补全
格式统一与标准化
2. 元数据管理
设计高效的元数据结构
提升检索效率
3. 安全性与隐私
数据加密与访问控制
隐私数据的处理与保护
4. 动态更新技巧
定期同步与实时更新
版本控制与回溯

 

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