课程简介
本课程旨在帮助学员掌握 DeepSeek 大模型的进阶开发技巧，重点学习如何利用 JSON Mode 强制模型输出结构化数据，以及如何通过 Function Calling/Tool Use 功能赋予模型调用外部工具的能力。课程将从 JSON Mode 的原理与实践入手，详细讲解提示词设计和错误处理，并通过代码示例演示如何强制模型返回符合 JSON 格式的数据。随后，深入剖析 Function Calling/Tool Use 的核心概念与流程，掌握定义、调用和响应工具的完整步骤，并利用 SearXNG 搜索引擎构建一个能够联网搜索信息的交互式应用。此外，课程还将探讨 Prompt 的高效管理策略， 助力学员构建更智能、更实用的 DeepSeek 应用。
目标收益
•掌握 JSON Mode 的原理与使用，强制 DeepSeek 模型输出结构化数据。
•能够编写有效的 Prompt，指导模型输出符合特定 JSON 格式的内容。
•掌握 Function Calling / Tool Use 的核心概念与流程。
•学会定义工具、调用工具并处理模型响应，构建具备工具调用能力的 DeepSeek 应用。
•能够将 DeepSeek 模型与外部 API （如 SearXNG 搜索引擎）集成，实现实时信息检索。
•了解高效管理大量 Prompt 的策略，提高 LLM 应用的可维护性。
培训对象
•已掌握 DeepSeek API 基本使用方法，希望进行进阶开发的程序员和开发者。
•需要让 LLM 输出结构化数据，进行自动化信息处理的专业人士。
•对 Function Calling / Tool Use 技术感兴趣，希望构建智能 AI Agent 的研究人员和工程师。
•希望提高 LLM 应用的可维护性、可扩展性和灵活性的技术人员。
课程大纲
| 模块 1：强制输出 JSON 格式 （JSON Mode） |
•引言 •工作原理 •编程实践：使用 Python 和 openai 库获取 JSON 输出 •JSON Mode 的主要应用场景 •注意事项 |
| 模块 2：使用工具 （Function Calling / Tool Use） |
•核心概念与流程 •编程实践：使用 Python 和 openai 库实现工具调用 （天气查询示例） •工具使用的主要应用场景 •注意事项 |
| 模块 3：使用 SearXNG 进行网页搜索 （交互式） |
•引言 •前提条件 •核心流程 •编程实践：实现交互式 SearXNG 网页搜索工具 •讨论与价值 •注意事项 |
| 模块 4：使用 Embeddings API 获取文本向量 （硅基流动 & BGE-M3） |
•引言 •前提条件 •核心概念 •编程实践：获取文本向量并计算相似度 •Embeddings API 的主要应用场景 •注意事项 |
| 模块 5：实现简单的检索增强生成 （RAG） |
•引言 •前提条件 •核心 RAG 流程 •编程实践：简单的 RAG 实现 •RAG 的价值与应用 •简化与局限 |
| 模块 6：实操项目：构建基于本地知识库的智能客服助手 |
•项目需求描述 •实现思路分析 •示例代码 •代码解析 •后续优化建议 |
| 模块 7：高级提示词管理技巧和最佳实践 |
•面临的挑战 •最佳实践与管理策略 •关键词供自行探索 •总结 |
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模块 1：强制输出 JSON 格式 （JSON Mode） •引言 •工作原理 •编程实践：使用 Python 和 openai 库获取 JSON 输出 •JSON Mode 的主要应用场景 •注意事项 |
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模块 2：使用工具 （Function Calling / Tool Use） •核心概念与流程 •编程实践：使用 Python 和 openai 库实现工具调用 （天气查询示例） •工具使用的主要应用场景 •注意事项 |
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模块 3：使用 SearXNG 进行网页搜索 （交互式） •引言 •前提条件 •核心流程 •编程实践：实现交互式 SearXNG 网页搜索工具 •讨论与价值 •注意事项 |
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模块 4：使用 Embeddings API 获取文本向量 （硅基流动 & BGE-M3） •引言 •前提条件 •核心概念 •编程实践：获取文本向量并计算相似度 •Embeddings API 的主要应用场景 •注意事项 |
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模块 5：实现简单的检索增强生成 （RAG） •引言 •前提条件 •核心 RAG 流程 •编程实践：简单的 RAG 实现 •RAG 的价值与应用 •简化与局限 |
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模块 6：实操项目：构建基于本地知识库的智能客服助手 •项目需求描述 •实现思路分析 •示例代码 •代码解析 •后续优化建议 |
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模块 7：高级提示词管理技巧和最佳实践 •面临的挑战 •最佳实践与管理策略 •关键词供自行探索 •总结 |
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