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标题: 部署完DeepSeek之后,到底要怎样用好它?(文末送书) [打印本页]

作者: TG3eX0y 时间: 2025-4-19 19:08
标题: 部署完DeepSeek之后,到底要怎样用好它?(文末送书)
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DeepSeek火爆出圈给全民普及了一场AI运用的教育，如今DeepSeek正被各行各业的企业拿来停止本地化部署，希望与本身的业务相结合，打造出一套高效的数据体系，推进业务疾速发展。

对于企业来说，首先要深化梳理本身业务流程，明白每个流程节点所产生的数据及其对业务决策的价值。然后，制定详细的数据搜集计划，确保数据的准确性、残缺性和及时性。

在数据搜集过程中，要注重数据质量的把控，对异常数据停止清洗和修正。接上去，应用DeepSeek这样的大模型搭建数据存储和管理平台，根据业务需求对数据停止分类存储和索引，方便后续查询和调用。

在数据分析阶段，根据企业业务目的和成绩，选择合适的分析模型和算法，用DeepSeek对数据停止深度发掘，提取有价值的信息。企业还需求建立数据更新机制，不断更新和完善数据体系，确保其一直能为企业业务提供有效的支持。

那么对于企业来说，要完成上述过程的一个关键成绩就是：部署完DeepSeek之后，到底要怎样用好它？

《大模型工程化：AI驱动下的数据体系》这本书就提供了一套残缺的大模型工程化实际方法，并基于游戏运营分析场景，残缺阐述如何应用大模型完成数据体系建设，给其他企业提供了极有价值的自创。

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万丈高楼高山起，我们先来讨论大模型处理方案的核心技术有哪些。

Part.1

大模型处理方案的核心技术

不少企业在信息化方面曾经做了大量工作，会针对本身的业务特点构建一套经典数据中台，这对于沉淀好的已知需求的支撑性较好，尤其是大部分曾经承载在数据运用系统中的需求，用户可以很方便地运用。

但对于业务创新类的需求，则需求经过大模型的才能更好地支撑业务对于数据明细、数据发掘、数据归因和干涉类的需求。要想将大模型与现有数据体系结合并发挥出弱小功效，就要完成五项关键技术。

● 湖仓一体技术：采用湖仓一体架构，运用数据实时接入、虚拟数仓、冷热分层等技术，可以针对大模型生成的实时明细数据，高效执行分析探求类的SQL查询语句。经过资产整合、物化视图等方式，可以低成本、高效率地运用数据。

● 数据资产技术：将语义资产技术和实体资产技术结合。语义资产技术可以对知识和信息停止语义建模，提高资产的可维护性、可了解性和可运用性；经过实体资产技术，完成语义资产智能地转换为实体资产、实体资产智能地改写语义资产，疾速地完成用户的需求。

● 资产引荐技术：根据场景和用户的需求，经过数据分析和机器学习算法向用户引荐合适的数据资产。向用户引荐的资产既要满足用户直接运用的需求，更要顺应大模型的运用要求，确保人可以了解，AI也能了解。

● 智能引擎技术：经过工程化的机制将大模型的才能、资产引荐才能、工具才能和Agent才能停止智能集成和调度，完成不同运用场景下的灵敏适配，最终用户可以无感地经过AI处理数据需求。

● 智能运营技术：根据预设的规则和算法，对运营过程中的成绩和需求停止辨认、分析和决策，并自动执行相应的操作和调整。将管理成绩转换成技术成绩，经过采取低成本的迭代策略，让系统越用越好用。

上述五项关键技术的完成和落地，就是全新的大模型处理方案的核心。

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本书作者团队成员来自腾讯游戏数据团队，他们在大模型兴起之后积极地探求研讨，实施并落地了基于AI与湖仓一体技术的数据资产方案，从而达成了在AI驱动下构建数据体系的目的。

我们来看法一下这些技术过硬、实际阅历丰富的作者们。

张凯

腾讯专家工程师，次要从事游戏的大数据分析工作。具有10多年的互联网从业阅历，先后担任游戏安全对抗、反欺诈对抗、游戏大数据运用等项目。曾主编3本畅销图书，荣获异步社区“2023 年度影响力作者奖”。

司书强

腾讯资深专家工程师，担任游戏业务的数据工程、数据分析等工作。在大数据技术工程、数据分析、商务智能、企业级数据管理等范畴有10年以上的实际积累，主导并落地多个大型企业数据体系建设。

刘岩

腾讯资深专家工程师，曾任三一重工智能制造研讨院院长。目前担任腾讯游戏AI驱动下的数据体系建设工作，曾担任全球“灯塔工厂”建设。在数据驱动业务、业务流程重构、数据智能运用等范畴有20年以上的工作阅历，主导并落地多个大型企业数字化转型项目。

张昱

腾讯资深工程师，次要从事游戏大模型、大数据运用等工作。具有10年大数据、数仓技术和数据分析范畴从业阅历，曾先后担任云产品研发、大数据管理、湖仓一体和大模型运用等项目。

戴诗峰

腾讯资深工程师，次要从事游戏的数据管理规划与架构工作。具有近20年的数据范畴工作阅历，参与多个范畴大数据平台和数据管理的咨询与交付工作，擅长数据资产体系、数据资产持续运营、数据管理标准等方面的规划与设计。

谢思发

腾讯资深工程师，次要从事游戏行业的算法研讨工作。具有8年以上的大数据搜索引荐实战阅历，曾先后担任游戏用户画像建设、引荐系统建设及游戏知识图谱（游谱）系统的建设与运用。曾发表多篇学术论文和专利，在OGB应战赛等国际赛事中获得佳绩。

李飞宏

腾讯专家工程师，次要从事游戏的大数据平台研发及管理工作。具有10多年的大数据行业从业阅历，曾先后担任游戏大数据分析平台、游戏数据管理平台、游戏大数据运用等项目，主编并参与多个腾讯数据管理标准的编写工作。

看到业界对大模型运用的热切期盼，作者团队决议将本人的实际阅历编撰成书，经过引见项目中积累的技术体系与方法论，助力读者构建起体系化的思想形式，使读者可以具有全局化视野，提出系统化的处理方案。

我们如今来学习大模型工程化的实际之道。

Part.2

大模型工程化要这样做

本书系统呈现了在实践场景中有效应用大模型构建数据体系的方法，推进AI技术落地运用。书中内容分为6个部分，从实际到实际，层层递进，读者可按部就班地学习，筑牢基础，学致运用。

第一部分：大模型技术的发展与运用

该部分详细阐述大模型的发展历程、市场规模，以及通用大模型、范畴大模型的运用现状。同时，将大模型与数据体系严密联络起来，讨论业务对数据体系的需求，以及经典数据中台处理方案的优劣，进而提出大模型带来的新机遇和全新的处理方案。

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▲全新的大模型处理方案架构

第二部：大模型下的关键基础设备

湖仓一体引擎是核心内容之一，它交融了数据湖和数据仓库的优势，经过存储计算分离、数据冷热分层和湖仓一体化等关键技术，完成了高效的数据处理与存储。还引见了实时数据写入和高效数据分析技术，为数据的疾速处理和分析提供了有力支持。

第三部分：大模型下的数据资产

该部分详细分析了数据资产方案的现状，指出存在的核心应战，如非结构化标准缺失、建设和管理成本高、运营目的不分歧等。

针对这些成绩，提出了重塑数据资产的思绪，并深化引见了需求资产、特征资产和库表资产的标准、建设及运营方法，让数据资产可以更好地服务于业务。

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▲数据资产建设的全体流程

第四部分：自研范畴大模型的技术原理

该部分从通用大模型的局限性和范畴大模型的优势出发，讨论了范畴大模型的构建方案、模型选型等。对需求了解、需求婚配和需求转译算法停止了深化研讨，这些算法可以让大模型更精准地了解用户需求，完成从需求到数据资产和查询的高效转化。

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▲各行业范畴大模型

第五部分：大模型的工程化原理

该部分引见工程化的背景、定义和理念，明白工程化的核心与建设思绪。详细讲述技术筹备工作，包括技术调研评价、大模型运用框架、提示词工程和开发环境预备。还对工程化建设要点和安全策略停止了深化讨论，确保大模型工程化的顺利实施和系统的安全波动运转。

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▲大模型工程化建设的业务流程

第六部分：游戏范畴运用案例

该部分展现了大模型在实践业务中的运用。经过引见游戏运营分析的背景，详细阐述智能助手系统架构，以及代码生成运用和探求分析运用的实际，让读者愈加直观地了解大模型在详细行业中的价值和完成方式。

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读者将这6个部分扎实掌握，一定可以在工作中游刃不足，做好大模型工程化的开发与运用。

Part.3

结语

《大模型工程化：AI驱动下的数据体系》围绕大模型在数据体系建设中的运用展开，从基础概念和技术原理，逐渐深化处理方案，为读者提供了宝贵的一手实际阅历。

本书一大特点是内容系统片面，涵盖大模型技术的发展、关键基础设备、数据资产、范畴大模型技术原理、工程化原理以及游戏范畴运用案例等多个方面，具有残缺的知识体系。

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▲精彩书摘

另一大特点是聚焦实战运用，基于游戏运营分析场景，以实践案例为导向，详细阐述如何应用大模型构建数据体系，使实际知识严密结合实际，为读者提供可落地的处理方案，助力处理实践工作中的成绩。

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本书突出AI在数据体系建设中的核心作用，从数据资产重塑、需求了解与婚配算法，到工程化全流程，充分展现了AI技术提升企业数据体系的效能和价值。

对于数据工程师、软件开发者、企业决策者来说，都能从书中汲取有价值的信息，在大模型时代更好地展开相关工作，推进AI技术与业务的深度交融。

值得一提的是，本书上市半月即重印，霸榜京东和当当数据库旧书榜，得到了读者和市场的认可。

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解密大模型工程化实战，玩转AI时代的数据体系，就看《大模型工程化：AI驱动下的数据体系》！

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原创

初审：栾传龙

复审：刘鑫

终审：孙英

互动有奖

活动方式：在评论区留言参与“大模型”相关话题互动，届时会在参与的小伙伴中抽取侥幸鹅赠送《大模型工程化：AI驱动下的数据体系》纸质书一本！

活动截止工夫：2025 年 04 月 22 日 16：00 整
兑奖截止工夫：2025 年 04 月 24 日 16：00 整

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