《DeepSeek大模型及其企业应用》由厦门大学大数据教学团队林子雨副教授领衔编写，是一份面向企业人员的实用指南。该报告是系列报告的第三篇，系统梳理了大模型技术发展脉络，聚焦DeepSeek的核心能力与行业落地路径，结合丰富的应用案例与部署方案，为企业探索AI转型提供全方位参考。

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系列共四篇，我也会持续关注，及时更新。

《第一篇：大模型概念、技术与应用实践》旨在以通俗易懂的方式系统解析大模型的核心概念、技术原理及行业应用，为读者提供从理论到实践的全方位指导。该指南以翔实的案例、清晰的逻辑与前瞻的视角，为读者揭开了大模型技术的神秘面纱，既是入门者的知识地图，也是从业者的实用手册。

《第二篇：DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》则聚焦大模型技术如何助力高等教育创新。该报告以非技术视角系统解析人工智能前沿发展，为高校师生提供从理论认知到实践落地的全景指南。

《第三篇：DeepSeek大模型及其企业应用》各章节内容主要如下：

1. 大模型：人工智能的前沿

从概念、发展历程、技术分类到与AI的关系，解析大模型的“大”特性及核心能力（如上下文理解、语言生成），梳理GPT、DeepSeek等模型的参数演进与算力需求。

2. 大模型产品

对比国内外主流大模型（ChatGPT、Gemini、Sora、DeepSeek-V3），分析国内厂商（如百度文心一言、字节豆包）的技术特色，评测“幻觉”风险与非幻觉率。

3. 大模型的行业应用

覆盖自然语言处理、计算机视觉、医疗、金融等12大领域，列举DeepSeek在客户服务、个性化推荐、教育、法律等场景的40+高频用例，凸显效率提升与成本优化价值。

4. 企业大模型落地方案

提出赋能企业的四大维度（效率、质量、流程、成本），详解七大场景（对话助手、知识管理、编码助手），探讨云端/本地/混合部署方式，并提供成本核算与规划路线图。

5. 智能体的企业应用

区分智能体与RAG技术，介绍生产力、数据分析、客户服务等8类智能体，结合OpenAI Operator、Link-AI等产品案例，分析智能体在自动化决策与流程重塑中的作用。

6. 厂商提供的企业级服务

总结云端、本地、混合部署解决方案，推荐DeepSeek大模型一体机，提出企业选型十大考察维度（响应速度、输入长度、知识库构建难度等），强调专业顾问的重要性。

7. 大模型典型应用案例

展示瑞金医院病理诊断、东莞制造业优化、云南白药数据清洗等实践，体现大模型在医疗、制造、医药等领域的降本增效成果。

8. AIGC与企业应用实践

解析文本、图像、语音、视频生成技术，提供DeepSeek+Kimi制作PPT、腾讯智影生成数字人视频等实操指南，覆盖办公、设计、编程等场景。

9. 大模型未来发展趋势

预测多模态融合、具身智能、端侧模型、小模型高效化等方向，强调推理能力提升与行业渗透加速，展望AI重构千行万业的黄金时代。

以下是文档的部分内容，全文148页：

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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