一、课程背景与目标

随着人工智能技术的快速发展，大模型在自然语言处理、智能决策等领域展现出强大能力。然而，如何高效利用这些模型、优化其性能并应用于实际场景，成为开发者与企业面临的核心挑战。本课程以“大模型RAG、AI智能体、MCP及DeepSeek大模型”为核心，通过理论讲解与实战操作，帮助学员掌握以下技能：

1. RAG（检索增强生成）技术：如何结合外部知识库提升模型生成内容的准确性与时效性；
2. AI智能体开发：设计自主决策、多任务处理的智能体架构；
3. MCP（模型控制协议）应用：通过标准化接口实现模型的高效调用与管理；
4. DeepSeek大模型实战：从环境部署到参数调优的全流程操作。

rag-">二、大模型RAG：从理论到实战

1. RAG的核心价值

RAG通过将外部知识库（如文档、数据库）与大模型结合，解决了传统模型“幻觉”问题（即生成错误或过时信息）。例如，在医疗问答场景中，RAG可实时检索最新指南，确保回答的权威性。

2. 实战步骤

步骤1：环境准备

• 工具：Python 3.8+、PyTorch、FAISS（向量检索库）。
• 代码示例：安装依赖库

  pip install torch faiss-cpu transformers

步骤2：构建知识库

• 将文档分割为段落，使用嵌入模型（如BERT）生成向量表示，存储至FAISS索引。
• 代码示例：文档向量化
  ```python
  from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
  import faiss
  import numpy as np

加载嵌入模型

model_name = “sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2”
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

文档向量化

def get_embedding(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors=”pt”, truncation=True, padding=True)
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().numpy()

示例文档

documents = [“DeepSeek模型支持多模态输入。”, “RAG技术可减少模型幻觉。”]
embeddings = [get_embedding(doc) for doc in documents]

构建FAISS索引

index = faiss.IndexFlatL2(embeddings[0].shape[0])
index.add(np.array(embeddings))

### 步骤3：检索与生成
- 用户查询时，先通过FAISS检索最相关的文档片段，再输入模型生成回答。
- 代码示例：检索与生成
```python
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
# 加载生成模型
gen_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn")
gen_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn")
def answer_query(query, top_k=3):
    query_embedding = get_embedding(query)
    distances, indices = index.search(np.array([query_embedding]), top_k)
    relevant_docs = [documents[i] for i in indices[0]]
    context = " ".join(relevant_docs)
    inputs = gen_tokenizer(context + " " + query, return_tensors="pt", truncation=True)
    outputs = gen_model.generate(**inputs)
    return gen_tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(answer_query("如何减少模型幻觉？"))

三、AI智能体开发：多任务处理架构

1. 智能体设计原则

• 模块化：分离感知、决策、执行模块；
• 自适应：根据环境反馈动态调整策略；
• 可扩展：支持新技能插件式接入。

2. 实战案例：电商客服智能体

场景需求

• 自动处理用户咨询、订单查询、退换货请求；
• 调用RAG检索商品信息，调用MCP管理订单状态。

代码架构

class ECommerceAgent:
    def __init__(self):
        self.rag = RAGSystem()  # 假设已实现RAG类
        self.mcp_client = MCPClient()  # MCP接口客户端
    def handle_query(self, user_input):
        if "订单" in user_input:
            order_id = extract_order_id(user_input)
            status = self.mcp_client.get_order_status(order_id)
            return f"订单{order_id}状态：{status}"
        elif "商品" in user_input:
            return self.rag.answer_query(user_input)
        else:
            return "请描述具体需求（如订单查询、商品信息）。"

四、MCP协议：模型标准化调用

1. MCP的核心功能

• 统一接口：屏蔽不同模型的调用差异；
• 资源管理：限制模型并发、超时等参数；
• 日志追踪：记录每次调用的输入、输出及耗时。

2. 实战：基于MCP的DeepSeek调用

步骤1：定义MCP服务

# mcp_service.yaml
service:
  name: deepseek-service
  model: deepseek-v1
  max_concurrency: 10
  timeout: 30

步骤2：客户端调用

class MCPClient:
    def __init__(self, service_url):
        self.service_url = service_url
    def call_model(self, prompt, max_tokens=100):
        payload = {
            "prompt": prompt,
            "max_tokens": max_tokens,
            "temperature": 0.7
        }
        response = requests.post(f"{self.service_url}/generate", json=payload)
        return response.json()["text"]
# 使用示例
client = MCPClient("http://mcp-server:8000")
print(client.call_model("解释量子计算的基本原理。"))

五、DeepSeek大模型操作：从部署到调优

1. 环境部署

• 硬件要求：至少16GB显存（FP16精度）；
• 部署方式：Docker容器化部署，支持GPU加速。

代码示例：Docker部署

# Dockerfile
FROM nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu22.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3 pip
RUN pip install torch transformers
COPY deepseek_model /app/model
WORKDIR /app
CMD ["python3", "serve.py"]

2. 参数调优技巧

• 温度（Temperature）：值越高生成越随机（适合创意任务），值越低越确定（适合事实问答）；
• Top-p采样：限制生成词汇的累积概率，避免低质量词汇。

代码示例：参数控制

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek/deepseek-v1")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/deepseek-v1")
inputs = tokenizer("量子计算的原理是", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_length=50,
    temperature=0.5,
    top_p=0.9,
    do_sample=True
)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

六、课程总结与建议

本课程通过RAG、AI智能体、MCP及DeepSeek大模型的实战操作，覆盖了从知识增强到模型调用的全流程。对开发者的建议：

1. 从简单场景入手：如先实现RAG问答，再逐步扩展智能体功能；
2. 重视性能监控：通过MCP日志分析模型延迟与资源占用；
3. 持续迭代优化：根据用户反馈调整模型参数与知识库内容。

未来，随着多模态大模型与边缘计算的结合，AI应用将更加高效与普及。掌握本课程技能，将为开发者在AI时代抢占先机提供坚实基础。