一个AI从业者的博客

本博客手把手教学通过Python调用Deepseek大模型快速搭建智能薪酬问答系统，实现“说人话查数据”。通过整合Ollama大模型与SQLite数据库，开发了一个能理解自然语言、自动生成SQL、安全执行查询并给出人性化解读的AI助手。 文章详解三大核心模块——智能SQL生成器、安全查询引擎、结果解释器，讲解数据流转逻辑，给出大模型连接结构化数据的全链路开发示例。

DeepSeek的官方API文档提供了13种应用场景下的提示词模版，用户只需要清晰描述自己的要求即可得到高质量的思考与回复。本文将应用python调用本地模型来纯代码实现这些场景，从角色定义和提示词示例来触类旁通。

Cline 插件为 VSCode 提供了一个直观的界面，使得与 Deepseek 的互动变得更加便捷。只需要输入问题或编程任务，Cline 会将其传递给 Deepseek，然后返回可执行的代码，帮助开发者节省时间和精力。这种自动化编程方式不仅提升了编程效率，还能协助开发者在解决复杂问题时提供创意和灵感。

大语言模型（LLM）虽具备广泛的知识覆盖，但在垂直领域或时效性、主观性较强的场景中仍显不足。本文将通过一个导游知识问答系统的代码案例，展示如何利用LangChain框架与Deepseek本地化大模型（Ollama），结合外部知识库（RAG技术），实现精准的领域知识增强。

本文介绍基于PyQt5框架与Ollama调用Deepseek大语言模型搭建智能对话系统。通过QT实现简易的GUI界面，结合多线程技术实现AI模型的异步调用，支持流式响应输出。项目实现了类ChatGPT的交互体验，具有实时对话、流式响应、错误处理等核心功能。

DeepSeek R1 是一款基于先进思维链技术的智能搜索引擎，旨在通过分解复杂问题并捕捉细腻的语言表达，提高搜索和信息处理的准确性和相关性。本博客介绍了如何在本地环境中安装和使用DeepSeek R1模型，提供了三种不同的使用方式：通过命令行、编写程序调用和创建前端对话窗口。首先，用户需要安装Ollama并下载适配的预训练模型，然后可以通过命令行或编程代码进行模型调用，通过示例介绍了如何通过PyCharm调用模型进行信息提取，并输出到文本文件中，最后介绍了在本地创建对话窗口进行交互式使用。。

Google Gemma 是 Google AI 团队开发的基于Transformer的轻量级大语言模型，Gemma 模型已开源并在各种硬件平台上保持良好性能，记录下本地部署过程并在多种情景下使用。情况。