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大模型部署與調優項目化教程(電腦類專業新形態立體化雙色印刷高等職業教育系列教材)

  • 作者：編者:張藝博|責編:李培培
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111810629
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：203
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書聚焦大模型技術的本地化部署、高效調優與創新應用開發。全書以「項目驅動」為核心教學方法，精心設計了11個貼近實際的實訓項目，涵蓋從零開始搭建本地AI助手，到開發智能客服、圖像識別等多個應用場景。通過「校園百事通」「宿舍報修小管家」等項目，讀者可以循序漸進地掌握大模型本地部署、提示詞工程、應用開發等核心技能，將抽象的理論知識轉化為可操作的實踐能力。
    從結構上看，本書遵循「理論鋪墊—項目實踐—能力提升」的邏輯，將複雜的知識點分解為易於理解和操作的步驟。這不僅有助於讀者快速上手，更能實現「崗課融通，即學即用」，從而無縫對接初級AI應用開發人員、智能客服工程師等新興崗位，顯著提升就業競爭力。
作者介紹
編者:張藝博|責編:李培培
目錄
前言
第1部分  模型初啟，本地部署實操
  項目1  AI掌中啟，部署初體驗
    1.1  項目描述
    1.2  學習目標
    1.3  工作任務單
    1.4  知識儲備
      1.4.1  大模型與開源大模型
      1.4.2  本地大模型的輕量級部署與管理平台Ollama
      1.4.3  Ollama命令行操作詳解
      1.4.4  環境變數與配置文件
    1.5  項目實施
      1.5.1  Ollama軟體安裝
      1.5.2  大模型下載與部署
      1.5.3  首次對話與大模型切換
      1.5.4  專用大模型的安裝
      1.5.5  基於Ollama基座部署Qwen視覺模型
    1.6  項目拓展
    1.7  項目總結與評價
  項目2  界面煥新，本地智聯
    2.1  項目描述
    2.2  學習目標
    2.3  工作任務單
    2.4  知識儲備
      2.4.1  Web界面與Open WebUI
      2.4.2  Open WebUI的架構思想與擴展機制
      2.4.3  容器化技術Docker
    2.5  項目實施
      2.5.1  Docker環境準備與Open WebUI安裝
      2.5.2  Open WebUI連接Ollama與模型管理
      2.5.3  流暢對話與參數調優
    2.6  項目拓展
    2.7  項目總結與評價
第2部分  智庫構建，賦能校園生活
  項目3  校園百事通，智答規章
    3.1  項目描述
    3.2  學習目標
    3.3  工作任務單
    3.4  知識儲備
      3.4.1  檢索增強生成
      3.4.2  Dify平台
      3.4.3  知識庫
    3.5  項目實施
      3.5.1  Dify平台部署與知識庫構建
      3.5.2  知識庫上傳
      3.5.3  智能問答應用創建與基礎測試
      3.5.4  問答系統調優與拓展
    3.6  項目拓展
    3.7  項目總結與評價
  項目4  宿舍小管家，智理報修

    4.1  項目描述
    4.2  學習目標
    4.3  工作任務單
    4.4  知識儲備
      4.4.1  工作流自動化
      4.4.2  Dify工作流與節點
      4.4.3  意圖識別與分類
      4.4.4  變數管理與數據流轉
      4.4.5  工作流狀態機與容錯機制
    4.5  項目實施
      4.5.1  工作流應用創建與基礎流程設計
      4.5.2  LLM指令編寫與流程調試
      4.5.3  流程優化與功能拓展
    4.6  項目拓展
      4.6.1  添加「派送維修人員」
      4.6.2  鞏固練習
    4.7  項目總結與評價
  項目5  商業數據腦，洞察銷售
    5.1  項目描述
    5.2  學習目標
    5.3  工作任務單
    5.4  知識儲備
      5.4.1  數據分析基礎
      5.4.2  Dify平台中處理半結構化數據並構建知識庫
      5.4.3  提示詞工程在數據分析與洞察中的應用
    5.5  項目實施
      5.5.1  數據準備與Dify知識庫構建
      5.5.2  對話應用創建與基礎數據分析
      5.5.3  數據分析深度調優與拓展
    5.6  項目拓展
    5.7  項目總結與評價
第3部分  流程編排，智創應用價值
  項目6  表格智眼，數理乾坤
    6.1  項目描述
    6.2  學習目標
    6.3  工作任務單
    6.4  知識儲備
      6.4.1  Dify Chatflow應用基礎與文件輸入配置
      6.4.2  條件分支與文件類型篩選
      6.4.3  文檔提取器與Excel/CSV數據讀取
      6.4.4  LLM節點提示詞
      6.4.5  LLM節點「記憶」功能與上下文關聯
      6.4.6  數據格式與分析基礎
    6.5  項目實施
      6.5.1  數據準備與Dify平台的Chatflow構建
      6.5.2  編寫提示詞與回復
      6.5.3  運行程序並查看結果
    6.6  項目拓展
    6.7  項目總結與評價
  項目7  票據智核，流水無憂

    7.1  項目描述
    7.2  學習目標
    7.3  工作任務單
    7.4  知識儲備
      7.4.1  Dify平台複雜Chatflow構建
      7.4.2  OCR技術
      7.4.3  LLM結構化信息抽取
      7.4.4  模型微調基礎與策略
      7.4.5  票據處理工作流中的模型應用與優化
      7.4.6  Python與JSON
    7.5  項目實施
      7.5.1  環境準備與雙模型並行識別工作流構建
      7.5.2  發票類型識別與條件分支邏輯設計
      7.5.3  數據整合、處理與結果格式化
      7.5.4  結果展示與應用發布
    7.6  項目拓展
    7.7  項目總結與評價
  項目8  錯題智輔，學習提效
    8.1  項目描述
    8.2  學習目標
    8.3  工作任務單
    8.4  知識儲備
      8.4.1  Dify Chatflow應用創建與設計原理
      8.4.2  分類、提取與歸因
    8.5  項目實施
      8.5.1  準備數據與創建空白應用
      8.5.2  Chatflow流程設計
      8.5.3  LLM節點的提示詞編寫
      8.5.4  配置新增多維記錄節點
      8.5.5  調試程序查看結果
    8.6  項目拓展
    8.7  項目總結與評價
第4部分  模型調優，精進行為性能
  項目9  知識速遞，智匯網路
    9.1  項目描述
    9.2  學習目標
    9.3  工作任務單
    9.4  知識儲備
      9.4.1  Dify平台核心功能
      9.4.2  LLM在非結構化網頁數據中的應用
      9.4.3  針對網頁內容與知識庫對話的提示詞工程與調優
    9.5  項目實施
      9.5.1  獲取數據並創建知識庫
      9.5.2  基礎設置和意圖識別
      9.5.3  實現知識庫對話分支
      9.5.4  網頁解析及上傳知識庫分支
      9.5.5  提示詞測試與調優
    9.6  項目拓展
    9.7  項目總結與評價
  項目10  客服暖心，情緒智察

    10.1  項目描述
    10.2  學習目標
    10.3  工作任務單
    10.4  知識儲備
      10.4.1  AI客服中情感識別
      10.4.2  情感分析的基本概念與應用
      10.4.3  AI客服中「轉人工」機制
      10.4.4  Agent的核心能力
      10.4.5  函數調用
      10.4.6  魔搭社區Agent（MCP）
    10.5  項目實施
      10.5.1  Dify應用創建與核心工具開發
      10.5.2  主Agent邏輯與工作流搭建
      10.5.3  通用問答Agent配置
      10.5.4  工作流總結與優化
    10.6  項目拓展
    10.7  項目總結與評價
  項目11  智鑒虛妄，安全篤行
    11.1  項目描述
    11.2  學習目標
    11.3  工作任務單
    11.4  知識儲備
      11.4.1  AI的「幻覺」現象及其深度剖析
      11.4.2  大模型生成參數詳解與實踐應用
      11.4.3  檢索增強生成技術與知識庫管理
      11.4.4  內容安全過濾與多層級安全策略
    11.5  項目實施
      11.5.1  初步「幻覺」檢測與風險評估
      11.5.2  溫度參數調優與保守性提升
      11.5.3  檢索增強生成實踐
      11.5.4  多維度內容安全與「不知道」機制
    11.6  項目拓展
    11.7  項目總結與評價
參考文獻

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