本教程深入浅出地讲解了DeepSeek、dify和ollama三种深度学习工具的使用，涵盖从理论到实战的全方位教学，适合对深度学习感兴趣的读者。
资源亮点：
本教程包含以下内容：
- DeepSeek的moe和MLA结构剖析
- 向量模型的选择与检索增强生成框架的应用
- dify服务的部署与模型接入
- 实战案例：使用dify和deepseek生成公众号文章
适用场景：
适合希望深入了解深度学习工具，并希望在实际项目中应用这些工具的开发者。
教程结构：
- rag的必要性及流程
- 文档预处理
- 向量模型选择
- 检索增强生成框架选择
- DeepSeek模型与rag技术集成实践
- dify服务部署与模型接入
- dify功能板块详细介绍
- 接入第三方平台大模型
- 实战案例：公众号文章生成
📂 资源目录
DeepSeek+dify+ollama三剑客，从理论到实战价值199元必看.png [493.5 KB] 18-爬虫网站信息构建知识库构建工作流 总结.mp4 [95.7 MB] 13-dify接入常用的第三方平台大模型.mp4 [98.8 MB] 07-deepseek-r1模型与rag技术的集成实践.mp4 [41.7 MB] 09-win10安装docker.mp4 [45.5 MB] 14-dify探索已有demo.mp4 [125.2 MB] 08-初识dify.mp4 [27.0 MB] 16-带有条件的公众号文章生成.mp4 [46.6 MB] 01-本章内容介绍 阐述rag的必要性.mp4 [40.6 MB] 02-rag的流程和文档预处理.mp4 [57.0 MB] 06-deepseek的多token预测和后训练.mp4 [95.4 MB] 10-dify服务部署.mp4 [18.4 MB] 17-本地文件作为知识库构建工作流.mp4 [23.6 MB] 15-实战-dify+deepseek帮你写公众号文章.mp4 [61.8 MB] 12-dify各功能板块功能详细介绍.mp4 [40.6 MB] 11-dify接入ollama部署的模型.mp4 [50.0 MB] 03-向量模型的选择.mp4 [18.3 MB] 04-检索增强生成框架的选择.mp4 [47.2 MB] 05-deepseek的moe和MLA结构剖析.mp4 [43.8 MB]