DeepSeek R1：在自己的机器上构建AI代理和RAG应用程序 | DeepSeek R1: Build AI Agents & RAG Apps on Your Own Machine

使用DeepSeek R1与OpenAI构建AI代理和RAG应用程序-在Ollama和Android上运行，完成本地设置指南
讲师：Yash Thakker

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你将会学到什么？

• 使用Ollama在本地部署DeepSeek R1，并对其进行配置以获得最佳性能
• 通过实践实验将DeepSeek R1的功能与OpenAI模型（O1和O3）进行比较
• 使用DeepSeek R1为定制知识库实施生产就绪的RAG系统
• 以DeepSeek R1为基础模型，使用CrewAI框架设计和开发AI代理
• 在移动AI应用程序的Android设备上高效运行DeepSeek R1
• 构建一个具有本地PDF处理功能的完整RAG聊天机器人系统
• 创建可以处理复杂任务和推理的多代理系统
• 优化DeepSeek R1在生产环境中的实施

课程要求

• Python的基本理解
• 接入互联网和配备16GB RAM的笔记本电脑

课程说明

对在自己的机器上运行强大的AI模型感到好奇吗？DeepSeek R1是一个革命性的开源模型，正在挑战OpenAI和Claude，它改变了本地人工智能的可能性。在这门实践课程中，你将了解为什么这个价值600万美元的模型在人工智能社区掀起波澜，以及如何为你自己的项目利用它的力量。

为什么选择这门课程？

• 了解DeepSeek R1颠覆人工智能行业的原因
• 获得在本地运行强大LLM的实践经验
• 构建没有云依赖的实用应用程序
• 通过实际编码学习，而不仅仅是理论

是什么让这门课程与众不同：我们不会用复杂的理论压倒你，而是专注于实际实施。您将从基本设置开始，逐步构建更复杂的应用程序，从简单的聊天界面到高级RAG系统。

为什么选择DeepSeek R1？在由OpenAI模型等昂贵的基于云的解决方案主导的环境中，DeepSeek R1成为改变游戏规则的替代品。了解此模型与OpenAI O1和O3的比较，并了解为什么它成为全球开发人员的首选。

你将学到什么：

第1节：引言

• 课程概述和学习路径
• 设置您的开发环境
• 了解2025年的人工智能格局

第2节：什么是DeepSeek R1？

• 深入了解DeepSeek R1的架构
• 与OpenAI模型的比较
• 用户界面和API的手持探索
• 真实世界的应用程序和用例

第3节：在本地运行DeepSeek R1

• 完整的Olama设置指南
• 快速启动实施（不到2分钟）
• 性能优化技术
• 常见问题排查

第4节：使用DeepSeek R1构建代理

• AI代理介绍
• CrewAI框架集成
• 构建复杂的代理系统
• 真实世界的代理应用程序
• 操作员代理实施

第5节：在Android设备上运行DeepSeek R1

• 移动人工智能基础
• 一步一步Android设置
• 移动设备优化
• 构建移动AI应用

第6节：DeepSeek R1 RAG聊天机器人

• RAG架构深度挖掘
• 文件处理技术
• 矢量数据库集成
• 构建一个生产就绪的聊天机器人
• PDF处理实现

第7节：总结

• 最佳做法和准则
• 生产部署策略
• 未来的发展和更新

要求：

• Python编程基础知识
• 了解基本的机器学习概念
• 能够运行Python应用程序的计算机
• 安卓设备（用于移动部分）

在本课程结束时，您将能够：

• 使用DeepSeek R1构建生产就绪的AI应用程序
• 为任务自动化创建复杂的代理系统
• 为定制知识库实施RAG系统
• 在桌面和移动平台上部署AI应用程序
• 优化各种用例的性能

无论您是希望减少对云AI服务的依赖，还是使用开源技术构建尖端应用程序，本课程都提供了掌握DeepSeek R1和创建强大AI解决方案所需的一切。

加入成千上万已经在利用DeepSeek R1构建下一代人工智能应用程序的开发人员的行列。今天就开始你的AI发展之旅吧！

此课程面向哪些人？

• 希望构建没有云依赖的AI应用程序的软件开发人员
• 希望利用开源LLM的机器学习工程师
• 寻求OpenAI模型替代品的技术专业人士
• 设计人工智能应用程序的系统架构师
• 技术创始人评估DeekSeek-R1与他们的工作流程协同工作