【教程】用DeepSeek搭建AI Agent

1、如何不编写一行代码，轻松搭建智能体？

书中重点介绍了通过在Coze平台进行应用设置，无须编写一行代码，就能实现一个属于自己的DeepSeek智能体（Agent）。对于想要快速实现智能化应用但又不想被复杂代码困扰的开发者来说，这无疑极大地降低了开发门槛，让读者可以将更多的时间和精力投入功能实现与逻辑设计中。

从Coze平台的介绍和注册，到如何在Coze上创建应用、设置工作流、搭建用户界面，最终整合成智能体并应用它，书中专门用一整章详细讲解了每一个步骤。

书中还通过一个自动生成宣传标语的智能体实例，巧妙地穿插介绍了智能体和工作流的概念。通过可视化工作流设计，开发者可以像搭积木般构建智能体。

搭建智能体只是DeepSeek高级应用的一部分，接下来还可以通过调用API来实现更强大的AI编程功能。

2、如何调用DeepSeek API进行AI编程？

使用DeepSeek一般有四种方式：网页版、手机App、API开放平台、本地化部署。

本书详细讲解了如何通过调用DeepSeek API来实现更强大的AI编程功能，包括申请DeepSeek API，安装VS Code和AI插件Cline。

DeepSeek API是一套编程接口，允许开发者将DeepSeek的AI功能集成到自己的应用程序或服务中。DeepSeek API通常包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等功能，具体功能取决于DeepSeek所提供服务的范围。要使用DeepSeek API，开发者需要进行如下操作：

①注册并获取API密钥：在DeepSeek平台注册账户，并获取用于身份验证的API密钥。

▲如何获取DeepSeek API 密钥

②阅读API文档：了解API的调用方式、参数、返回结果等信息。

▲如何查阅API文档

③集成API：在代码中调用API，处理返回的数据。

要集成和调用DeepSeek API，首先需要一个集成开发环境和相关的功能插件。本书选择了VS Code和Cline，并提供了安装和配置步骤。

此外，书中手把手教学两个极具实用性的应用案例，大家学习后将掌握如何将DeepSeek集成到自己的项目中，提升编程效率，实现智能化功能的快速落地。

应用案例1：自动生成一个类似DeepSeek的网页版程序。

应用案例2：Python代码补全。 例如，给定一个计算斐波那契数列函数的Python程序，请DeepSeek补全代码。

3、如何用DeepSeek在本地构建个人知识库？

作为开发者，我们往往需要管理大量的知识和信息，拥有一个智能化的个人知识库尤为重要。为了满足开发者建立快速响应、智能化知识库系统的需求，本书在最后两章教开发者借助DeepSeek和Cherry Studio等工具，结合RAG技术，快速搭建一个便捷高效的知识库系统。

这就涉及本地化安装部署的问题了。因为在线使用DeepSeek时，可能会遇到各种问题，如网络延迟、数据隐私不安全等。为了解决这些问题，我们可以将DeepSeek部署到本地计算机中，以获得更加便捷、高效且安全的使用体验。

第5章介绍如何将DeepSeek-R1部署到本地计算机中。首先，介绍如何安装专为在本地便捷部署和运行大语言模型而设计的开源框架Ollama；其次，为了达到较好的演示效果，本书选用DeepSeek-R1-7B，7B表示其参数规模为7billion(70亿)。最后，介绍如何使用AI交互界面工具Chatbox AI。

到目前为止，我们已掌握在本地部署DeepSeek大模型的核心技术，但实际应用中发现其对于专业领域的回答存在偏差。如何实现模型定制化？第6章详解了如何在本地把DeepSeek和个人知识库结合起来使用，显著提升专业场景下的准确性和问题解决能力。

怎么操作呢？我们需要先安装Cherry Studio。Cherry Studio的功能非常多，其中很重要的一项就是构建本地个人知识库。用户可以通过Cherry Studio实现个人知识库的构建和管理，它支持多种方式添加数据，如添加文件、文件夹目录、网址链接等。

为了构建个人知识库以使用本地化服务，还需要在Ollama中安装一个嵌入模型，用于将文本数据转换为向量表示。这里我们选择安装BGE-M3嵌入模型，在命令行中输入命令“ollama pull bge–m3”。

BGE-M3嵌入模型是一种强大的文本向量表示模型，广泛应用于自然语言处理等多个领域，能够将文本转换为高维向量，通过计算向量之间的相似度来实现高效的文本检索。

本书内容的安排特别合理，为了让开发者更好地理解构建个人知识库的步骤和实例，穿插讲解了构建个人知识库所需技术的基础知识和概念，包括：向量数据是什么、为什么要进行数据向量化，以及RAG的概念和应用等。

● 数据向量化，即将数据转换为机器学习和深度学习算法能够处理的向量的形式。个人知识库能够整合多种类型的数据源，方便用户根据需求灵活构建和管理知识库。

● 检索增强生成（Retrieval–Augmented Generation,RAG)是一种在大模型中提升回答质量和准确度的技术方法。RAG技术可以使大模型在回答问题时参考外部知识库。

● 如何在Cherry Studio中为RAG做数据准备？

在设置好智能客服后，我们通过3个问答示例展示利用RAG技术实现一个智能客服系统的应用效果。

示例一：我怎么联系客服人员？

示例二：我想退货，怎么处理？

示例三：回收旧手机吗？

总结

《DeepSeek快速上手》 是一本简单易学、注重实践的学习指南。它用精炼的篇幅清晰地阐述了每个开发者都应该掌握的DeepSeek高级使用方法，帮助我们用DeepSeek搭建智能体和个人知识库，通过API调用进行AI编程，从而在编程之路上实现质的飞跃。

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那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？老师啊，我自学没有方向怎么办？老师，这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！当然这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

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