这门课解决什么问题
很多团队在接入通用大模型时会发现，模型不懂企业内部的业务数据，回答常常出现幻觉或答非所问。这门课聚焦的检索增强生成（RAG）架构，正是针对这个痛点给出的工程化解法。它不空谈算法原理，而是手把手演示如何把本地私有文档喂给大模型，让模型基于你的知识库内容来作答。课程以 DeepSeek 模型为基座，搭配 Dify 平台与相关向量化、排序组件，走通从文档解析、向量存储、语义检索到最终生成回答的完整链路。如果你在工作中需要处理企业知识库问答、内部文档检索或是构建专属业务助手，这门课提供了可直接落地的技术选型与操作步骤。
适合什么基础与资料怎么看
课程需要你具备一定的 Python 基础，能看懂基本的脚本运行与环境配置，同时要对大语言模型的调用有初步概念。如果是完全没有写过代码的纯零基础读者，直接上手会在环境搭建阶段卡住。建议先集中精力看基础环境搭建那几节，重点跟着跑通 Python 虚拟环境配置与集成开发工具的安装。接着跳到本地推理框架部署部分，先搞懂如何把模型在本地跑起来。看视频时不要光过眼瘾，务必边看边在自己的机器上敲命令。遇到报错先回看视频里的参数设置，资料包里的组件版本与配置项要严格对齐，不要随意升级版本，以免依赖冲突导致环境跑不通。
学完能独立做什么
跟着走完整个流程后，你能独立完成一个本地私有知识库问答系统的搭建。具体来说，你能够完成文本嵌入模型的本地调用，把企业文档切片并向量化存入数据库；能部署本地推理框架来调度大模型；能通过 Dify 把检索、排序、生成这些环节串成一个可交互的应用。这意味以后公司有新的业务手册、技术文档或规章制度更新，你只需把文档丢进知识库目录重新索引，就能让内部业务助手马上基于新内容来回答问题，不用从头训练模型，也不用担心内部数据泄露给外部接口。
熟练掌握本地部署向量化/排序模型/Dify/RAG技术/DeepSeek企业大模型开发应用
课程目录
* 01 课程快速概览/
* 01 RAG架构的DeepSeek大模型本地知识库课程概览.mp4 (35.05 MB), 06:14
* 02 基础环境搭建/
* 01 python开发环境准备之下载并安装Anaconda.mp4 (14.30 MB), 02:56
* 02 python开发环境准备之搭建Anaconda虚拟环境.mp4 (23.30 MB), 04:41
* 03 python开发环境准备之下载并安装Pycharm.mp4 (15.97 MB), 03:26
* 04 安装Xinference分布式推理框架.mp4 (35.88 MB), 06:01
* 05 本地运行Xinference分布式推理框架的实例.mp4 (11.75 MB), 02:18
* 03 文本嵌入模型本地化部署/
* 01 大模型应用层面三项技术.mp4 (37.30 MB), 07:26
* 02 本地部署Embedding模型.mp4 (56.97 MB), 09:48
* 03 本地的Embedding 文本嵌入模型使用.mp4 (42.25 MB), 09:24
* 04 Embedding模型在语义相似度检索应用.mp4 (26.61 MB), 05:05
* 04 大模型本地化部署/
* 01 大语言模型场景应用.mp4 (13.15 MB), 02:41
* 02 大语言模型本地化部署.mp4 (20.90 MB), 03:36
* 03 文本生成模型介绍.mp4 (11.18 MB), 01:55
* 04 部署文本生成模型.mp4 (9.74 MB), 01:55
* 05 文本生成模型-cURL文本生成.mp4 (14.18 MB), 02:25
* 06 文本生成模型-Xinference Client文本生成.mp4 (10.78 MB), 01:44
* 07 文本生成模型-OpenAI Client文本生成.mp4 (34.82 MB), 05:50
* 08 聊天对话大模型介绍.mp4 (24.09 MB), 04:29
* 09 对话模型部署和接口开发.mp4 (20.67 MB), 04:10
* 10 对话大模型单轮对话-cURL聊天小助手.mp4 (21.24 MB), 04:33
* 11 对话大模型单轮对话-Xinference Client聊天小.mp4 (16.41 MB), 03:22
* 12 对话大模型单轮对话-OpenAI Client 聊天小助手.mp4 (15.07 MB), 02:44
* 13 对话大模型多轮对话-cURL模拟多轮聊天.mp4 (29.18 MB), 04:56
* 14 对话大模型多轮对话-代码开发实现多轮对话.mp4 (36.40 MB), 07:03
* 15 对话大模型多轮对话-使用Gradio搭建多轮对话聊天机器人.mp4 (23.28 MB), 03:48
* 05 重排序模型集成/
* 01 重排序模型学什么.mp4 (5.28 MB), 00:57
* 02 重排序模型使用场景.mp4 (15.94 MB), 03:29
* 03 检索和重排序模型融合方案.mp4 (10.59 MB), 02:43
* 04 使用重排序模型原因.mp4 (21.88 MB), 05:05
* 05 重排模型原理与技术细节.mp4 (23.77 MB), 05:23
* 06 重排模型案例实战.mp4 (32.46 MB), 05:25
* 06 Dify大模型应用开发平台/
* 01 为什么用Dify.mp4 (15.76 MB), 03:34
* 02 Dify的核心功能.mp4 (45.63 MB), 07:50
* 03 不同LLM应用平台 vs Dify功能对比.mp4 (15.14 MB), 03:01
* 04 Dify 用到的关键技术.mp4 (17.71 MB), 04:05
* 05 平台部署与配置-本地机器安装Docker.mp4 (13.17 MB), 02:22
* 06 平台部署与配置-使用Docker快速部署 Dify.mp4 (14.83 MB), 02:42
* 07 DeepSeek大模型应用开发流程.mp4 (3.91 MB), 00:58
* 08 【官方API】在Dify 集成满血版本的DeepSeek.mp4 (32.37 MB), 05:35
* 09 【官方API】DeepSeek满血版模型搭建聊天助手.mp4 (28.24 MB), 04:38
* 10 【硅基流动】DeepSeek满血版大模型 应用开发.mp4 (31.91 MB), 05:34
* 11 【硅基流动】Dify+DeepSeek满血版大模型应用开发-聊天助手.mp4 (10.91 MB), 01:59
* 12 【本地大模型】启动xinference 服务+本地部署DeepSeek-R1.mp4 (10.56 MB), 02:34
* 13 【本地大模型】Dify+Xinference 搭建DeepSeek-R1 蒸馏大模型.mp4 (7.94 MB), 01:45
* 14 【本地大模型】Xinference + DeepSeek-R1 搭建大模型聊天应用.mp4 (19.97 MB), 03:41
* 07 DeepSeek知识库系统构建实战/
* 01 【项目实训】DeepSeek打造本地知识库学习内容.mp4 (4.21 MB), 00:55
* 02 【项目实训】DeepSeek打造本地知识库项目背景.mp4 (42.16 MB), 07:40
* 03 【项目实训】DeepSeek打造本地知识库的解决方案.mp4 (22.01 MB), 03:48
* 04 【项目实训】DeepSeek打造本地知识库项目流程.mp4 (16.27 MB), 02:51
* 05 【项目实训】向量排序DeepSeek的模型部署.mp4 (34.39 MB), 05:42
* 06 【项目实训】 打造DeepSeek本地知识库-Dify大模型开发平台准备.mp4 (13.14 MB), 02:21
* 07 【项目实训】Dify大模型应用开发平台部署模型【DeepSeek、Embed、Rerank】.mp4 (38.82 MB), 06:29
* 08 【项目实训】本地知识库向量化离线数据存储【文本向量化建库】.mp4 (38.08 MB), 06:30
* 09 【项目实训】搭建基于RAG的LLM对话机器人【DeepSeek-R1】.mp4 (35.31 MB), 06:16
