前言

坦率地说，写一本关于DeepSeek应用的书很有挑战性。这样的书，很容易写成关于 AI 各类使用场景的简单罗列。如果是这样，那么把“DeepSeek”换成任何一个AI大模型的名字，书的内容几乎都能自圆其说。这不是我想要的。我希望的是，看过本书的人都能清晰地了解到DeepSeek和其他AI大模型到底有什么不同，有什么“性格”和“缺陷”，并能够充分利用DeepSeek的独特性。同时，很多读者还从未认真、系统地使用过AI，如何写出能让更多人看懂但又有针对性的DeepSeek图书，是很大的挑战。

我希望这本书能够对各个领域、不同需求的个人和企业都能有所启发。因此，在这本书中，我不仅讲解了DeepSeek模型自身的发展历史及优缺点，还简单梳理了整个生成式 AI 领域的关键概念和发展历程，让你能够对 AI的发展脉络及能力边界有更清晰的认知。针对DeepSeek的开源特性，我不仅会谈及DeepSeek的使用，还会介绍DeepSeek本地部署及在企业中的使用场景。我希望你不仅了解DeepSeek在各个使用场景下的提问技巧，同时还“知其所以然”，了解推理大模型（深度思考模式）和非推理大模型在提问逻辑上的本质区别。我还会教你如何使用DeepSeek搭建自己的AI知识库，构建自己或企业的专属AI助理。

这本书给出的大多数内容都不仅限于DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型使用。虽然DeepSeek的模型肯定会继续快速更新，其他公司也会诞生更多更好的AI大模型，但是本书提供的AI常识、提问技巧、使用场景，以及本地部署AI大模型和构建知识库的方法，适用于绝大多数AI大模型。我希望你看过本书之后，能在脑海中对AI的发展现状、应用场景及实际落地方法有系统性的理解。

程希冀（C哥）
2025年3月 7qYixnwACdOAPL0e67gjZ3T7X/ogk9gxXaSLh06MoEZQjsOkXuRTI2I8ei6BdCVz