据悉，45%央企已经私有化部署DeepSeek

目前中国大型央国企私有化部署DeepSeek热情高涨，大量企业需求的机会，这种可以商业化的开源软件，先部署起来！

中小IT企业为大型企业部署DeepSeek，难得的机会

支持私有化部署的DeepSeek支持的搜索问答知识系统

源代码

http://www.gitpp.com/javac-ai/ai-search

DeepSeek让企业内部的知识管理上了一个大台阶

这是一次技术变革，我们判断：大模型第一个杀手级的应用就是企业内部管理系统

企业内部知识管理平台的功能、应用场景及大模型带来的价值分析

一、企业内部知识管理平台的功能

企业内部知识管理平台是一个集成化的系统，旨在帮助企业有效地收集、组织、存储、分享和应用知识。其主要功能包括：

1. 知识整合与存储

   ：平台能够将分散在各部门、各岗位的知识资源进行整合，打破信息孤岛，以统一、结构化的方式存储知识。

2. 知识搜索与检索

   ：提供高效的搜索功能，使员工能够迅速找到所需信息，提高工作效率。

3. 知识共享与传播

   ：通过平台，员工可以方便地分享自己的经验和知识，促进团队之间的协作与学习。

4. 知识更新与维护

   ：平台支持知识的动态更新，确保知识的时效性和准确性。

二、应用场景

企业内部知识管理平台的应用场景广泛，涵盖了企业的各个领域和层面：

1. 新员工入职与培训

   ：新员工可以通过平台快速了解公司文化、规章制度、业务流程等信息，加速融入团队。

2. 项目管理与协作

   ：团队成员可以在平台上共享项目资料、讨论问题、协调进度，提高项目管理效率。

3. 客户服务与支持

   ：客服人员可以利用平台上的知识库快速解答客户问题，提升客户满意度。

4. 决策支持

   ：管理层可以通过平台获取全面的业务数据和分析报告，为决策提供支持。

三、大模型带来的价值

大模型技术的引入，为企业内部知识管理平台带来了前所未有的变革和价值：

1. 提升知识管理效率

   ：大模型具有强大的语言理解和生成能力，能够自动化处理知识构建、存储和检索等任务，显著提高知识管理效率。

2. 实现智能问答与推荐

   ：结合大模型的知识库可以构建智能问答系统，理解复杂问题并提供准确答案。同时，通过分析用户行为和历史数据，平台还可以实现个性化推荐，满足员工的不同需求。

3. 挖掘知识内在价值

   ：大模型能够处理多种类型的数据，包括文本、图像、声音和视频等，丰富企业的知识资源。通过深度学习算法，大模型还能够从现有知识库中发现新的联系和模式，促进创新。

4. 降低人力成本

   ：大模型具有自我学习和自我优化的能力，能够逐渐替代人工完成繁琐的知识管理任务，降低企业的人力成本。

5. 提高员工满意度与忠诚度

   ：通过提供便捷、高效的知识获取和学习平台，员工可以更容易地解决工作中遇到的问题，提高工作效率和满意度。这将有助于提升员工的忠诚度，降低员工流失率。

综上所述，大模型让企业内部知识管理平台成为可能，并为其带来了显著的价值。随着技术的不断发展，企业内部知识管理平台将成为企业数字化转型的重要组成部分，为企业创造更大的价值。

支持私有化部署的DeepSeek支持的搜索问答知识系统

源代码

http://www.gitpp.com/javac-ai/ai-search

DeepSeek让企业内部的知识管理上了一个大台阶

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】