内容简介
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目录
第1章 AI时代前端开发基础与集成准备 001
1.1 AI前端技术基础 002
1.1.1 AI前端基础概念 002
1.1.2 从Vue3和React的特性与区别看开发工具的选择 003
1.1.3 从TypeScript看AI智能开发的质量和安全防控 006
1.2 AI集成的前端架构设计 007
1.2.1 前端与AI服务的通信架构 013
1.2.2 前端如何集成AI模型与服务 014
1.2.3 状态管理与数据流设计 015
1.2.4 响应式UI组件设计模式 017
1.3 RESTful API设计应用 018
第2章 DeepSeek大模型集成与应用 022
2.1 DeepSeek模型概述 023
2.1.1 DeepSeek模型的特性与优势 023
2.1.2 模型架构与技术原理 025
2.1.3 应用场景分析 027
2.2 DeepSeek部署与配置 030
2.2.1 环境要求与准备 030
2.2.2 模型部署流程 031
2.3 与Dify系统的集成：接口对接方案 034
2.4 应用开发与实战 037
2.4.1 API调用实战 037
2.4.2 提示工程技巧 040
2.5 实战案例 042
实战任务：代码系统集成·使用Dify构建工作流 043
综合实战1：人力资源应用·简历筛选大模型 051
综合实战2：音乐创作领域应用·乐曲自动生成器 056
综合实战3：智能办公应用·数据可视化大模型 062
综合实战4：AI大模型+前端全栈开发 066
第3章 Dify系统部署与应用 083
3.1 Dify 系统基础 084
3.1.1 检索增强生成的原理 084
3.1.2 向量数据库选型与配置 085
3.1.3 文档预处理与索引构建 086
3.2 Dify部署与配置 087
3.2.1 Docker环境配置 087
3.2.2 Dify服务器部署步骤 095
3.3 知识库的构建与管理 096
3.3.1 文档预处理与清洗 096
3.3.2 向量化与索引策略 097
3.3.3 知识库更新与维护 099
3.4 实战案例 100
实战任务1：5分钟极速部署 100
实战任务2：Dify部署通义千问大模型 104
综合实战：数据库领域应用·创建知识库 113
第4章 Ollama本地大模型部署 120
4.1 环境准备与模型选择 121
4.1.1 硬件要求与系统配置 121
4.1.2 模型选型 123
4.1.3 模型量化与优化 125
4.2 Ollama部署与调优 127
4.2.1 安装与基础配置 127
4.2.2 模型参数调整 132
4.3 实战案例 134
实战任务：本地运行AI模型 134
综合实战1：自媒体领域应用·爆款文案AI智能生成器 140
综合实战2：教育领域应用·阅读陪伴大模型 147
附录 153
AI前端开发的构建工具 153
样式设计工具 155
检查工具 155
前言/序言
在人工智能技术迅猛发展的今天，AI已经不再是一个遥不可及的概念，而是逐渐渗透到人们生活的方方面面。从智能客服到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，AI技术的应用场景越来越广泛，开发者们也在不断探索如何将AI技术与实际业务需求相结合，创造出更多有价值的应用。作为一名长期从事AI技术研究和开发的从业者，我深知AI技术的潜力与挑战，也深刻体会到了开发者在实际项目中遇到的种种困难。正是基于这些观察和思考，我决定撰写这本书，希望能够为读者提供一本既具有理论深度，又具备实战价值的AI开发指南。
AI技术的快速发展带来了前所未有的机遇，但也伴随着诸多挑战。尤其是在实际开发中，开发者往往面临很多问题。比如，AI开发涉及的知识领域广泛，从前端开发到后端架构，从部署优化到模型训练，每个环节都需要深入的技术积累。对初学者来说，如何快速上手并掌握这些技术是一个巨大的挑战。而很多AI开发教程偏重于理论讲解，缺乏实际案例的支持，导致读者在学习过程中难以将理论知识应用到实际项目中。在实际开发中，很多团队面临着硬件资源有限、数据隐私要求高等问题，如何在资源有限的情况下高效开发和部署AI模型，是一个亟待解决的问题。
2025年1月，DeepSeek-R1模型上线，该模型的智能水平相当于目前世界上最先进的GPT O1的推理模型，以低训练成本、高性能、开源等优势在国内外引起广泛关注。DeepSeek的强悍之处在于它的低成本和开源，开源就意味着每个想训练自有模型的个人或企业都可以在本地部署自己的类GPT O1智能的推理大模型，并不断迭代优化，每个企业甚至个人开发者都有机会在本地部署并训练属于自己的大模型。
基于以上思考，我决定以DeepSeek、Dify和Ollama三大技术为核心，结合丰富的实战案例，编写一本既适合初学者入门，又能为有经验的开发者提供进阶指导的AI开发书籍。我希望本书能够帮助读者系统性地掌握AI开发的完整流程，从前端开发到模型部署，从基础理论到实战应用，真正做到学以致用。
在写作本书的过程中，我始终秉持着理论与实践相结合的原则，力求为读者提供一本既有深度又有实用价值的AI开发指南。以下是本书的几个核心特色：
全栈开发视角：本书不仅涵盖了AI模型的设计与训练，还深入讲解了如何将AI模型与前端开发相结合，实现从用户界面到后端服务的全栈开发。通过这种方式，读者可以全面了解AI应用的开发流程，从前端交互到后端数据处理，再到模型推理与优化，形成一个完整的开发闭环。
本地部署与优化：在实际开发中，很多团队面临着硬件资源有限、数据隐私要求高等问题。本书特别介绍了如何通过Ollama实现大模型的本地部署与优化，帮助读者在资源有限的环境下高效开发和部署AI应用。无论是显存管理、模型量化，还是性能调优，本书都提供了详细的解决方案。
丰富的实战案例：本书不仅提供了大量的代码示例，还通过多个实战案例展示了如何将AI技术应用于实际业务场景。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，帮助读者快速将理论知识转化为实际项目中的解决方案。
前沿技术应用：本书紧跟AI技术的最新发展趋势，特别介绍了TypeScript在AI开发中的应用，帮助开发者提升代码质量和安全性。还详细讲解了如何通过Dify平台快速构建AI应用，并通过DeepSeek实现大模型的集成与训练，以及运用Ollama实现本地部署和优化，帮助读者掌握最新的AI开发工具和技术。
在写作本书的过程中，我得到了许多同行和朋友的支持与帮助。特别感谢我的技术团队，他们在本书的案例开发和代码实现中提供了宝贵的建议和帮助。同时，我也要感谢我的家人，他们的理解与支持让我能够全身心地投入到本书的写作中。最后，我要感谢所有读者。无论是AI开发的初学者，还是有一定经验的开发者，我都希望本书能够为你提供有价值的参考和指导。AI技术的未来充满无限可能，而你们正是推动这一技术发展的中坚力量。
AI技术的快速发展为人们带来了前所未有的机遇，但也伴随着诸多挑战。作为一名AI技术的从业者，我深知学习AI开发的道路并不容易，但我也相信，只要坚持不懈，任何人都能够掌握这项技术，并将其应用于实际项目中。希望本书能够成为你在AI开发道路上的良师益友，帮助你克服困难，实现技术的突破与创新。未来已来，AI技术的应用将越来越广泛，而你们正是这一技术发展的推动者。希望本书能够为你提供有价值的参考和指导，帮助你在AI开发的道路上走得更远。
编著者
