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    • DeepSeek+Dify+Ollama全栈AI开发实战(前端本地部署到大模型集成训练)
      • 作者:编者:孙志华|责编:杨倩
      • 出版社:化学工业
      • ISBN:9787122477064
      • 出版日期:2025/05/01
      • 页数:156
    • 售价:31.6
  • 内容大纲

        本书是一本面向AI开发者的实战指南,旨在帮助读者从零开始掌握全栈AI开发的完整流程。本书深入讲解了如何将前端开发与AI模型集成,涵盖了从本地部署到大模型训练的各个环节。本书以DeepSeek、Dify和Ollama三大技术为核心,详细讲解了AI前端开发的基础知识、架构设计、API调用、模型部署与优化等关键技术。通过深入浅出的理论讲解和丰富的代码示例,读者可以快速掌握AI应用开发的核心技能。
        本书不仅提供了丰富的理论知识,还通过大量实战案例,展示了如何在实际项目中应用这些技术,包括智能客服系统、音乐创作助手、人力资源管理系统、数据可视化模型、AI大模型的本地部署、AI全栈开发、智能知识库创建、爆款文案生成模型、家庭教育模型等多个实战案例,每个案例都配有详细的步骤说明和代码实现,读者可以边学边练,快速将理论知识转化为实际项目中的解决方案。
        本书的案例设计贴近实际开发需求,涵盖了从简单的API调用到复杂的全栈AI应用开发。无论是初学者还是有经验的开发者,都能从这些案例中找到适合自己的学习路径,帮助读者在资源有限的环境下高效开发AI应用。通过学习本书内容,读者将具备独立开发全栈AI应用的能力,并能够在实际项目中灵活运用这些技术。
  • 作者介绍

        孙志华,人工智能与大数据专业大学讲师,沈阳航空航天大学软件工程专业本科,敖德萨梅契尼可夫国立大学信息系统和技术专业硕士,全国高校计算机能力挑战赛优秀指导老师。     在人工智能科研和教学领域拥有丰富的经验,尤其在人工智能、物联网和软件系统开发方面取得了一定成就,专注于将前沿的人工智能技术应用于实际场景。
  • 目录

    第1章  AI时代前端开发基础与集成准备
      1.1  AI前端技术基础
        1.1.1  AI前端基础概念
        1.1.2  从Vue3和React的特性与区别看开发工具的选择
        1.1.3  从TypeScript看AI智能开发的质量和安全防控
      1.2  AI集成的前端架构设计
        1.2.1  前端与AI服务的通信架构
        1.2.2  前端如何集成AI模型与服务
        1.2.3  状态管理与数据流设计
        1.2.4  响应式UI组件设计模式
      1.3  RESTful API设计应用
    第2章  DeepSeek大模型集成与应用
      2.1  DeepSeek模型概述
        2.1.1  DeepSeek模型的特性与优势
        2.1.2  模型架构与技术原理
        2.1.3  应用场景分析
      2.2  DeepSeek部署与配置
        2.2.1  环境要求与准备
        2.2.2  模型部署流程
      2.3  与Dify系统的集成:接口对接方案
      2.4  应用开发与实战
        2.4.1  API调用实战
        2.4.2  提示工程技巧
      2.5  实战案例
        实战任务:代码系统集成·使用Dify构建工作流
        综合实战1:人力资源应用·简历筛选大模型
        综合实战2:音乐创作领域应用·乐曲自动生成器
        综合实战3:智能办公应用·数据可视化大模型
        综合实战4:AI大模型+前端全栈开发
    第3章  Dify系统部署与应用
      3.1  Dify系统基础
        3.1.1  检索增强生成的原理
        3.1.2  向量数据库选型与配置
        3.1.3  文档预处理与索引构建
      3.2  Dify部署与配置
        3.2.1  Docker环境配置
        3.2.2  Dify服务器部署步骤
      3.3  知识库的构建与管理
        3.3.1  文档预处理与清洗
        3.3.2  向量化与索引策略
        3.3.3  知识库更新与维护
      3.4  实战案例
        实战任务1:5分钟极速部署
        实战任务2:Dify部署通义千问大模型
        综合实战:数据库领域应用·创建知识库
    第4章  Ollama本地大模型部署
      4.1  环境准备与模型选择
        4.1.1  硬件要求与系统配置
        4.1.2  模型选型
        4.1.3  模型量化与优化

      4.2  Ollama部署与调优
        4.2.1  安装与基础配置
        4.2.2  模型参数调整
      4.3  实战案例
        实战任务:本地运行AI模型
        综合实战1:自媒体领域应用·爆款文案AI智能生成器
        综合实战2:教育领域应用·阅读陪伴大模型
    附录
      AI前端开发的构建工具
      样式设计工具
      检查工具