ChatGPT+DeepSeek双系统实操课程大纲解析

一、课程基础认知：双系统的定位与价值

1.1 AI大模型概述

ChatGPT：OpenAI开发的生成式对话大模型，擅长自然语言交互、文本生成（如文案、代码），适用于通用场景（如聊天、写作）。

DeepSeek：国内深度求索公司开发的多模态大模型（含文本、图像、语音），侧重行业适配性（如烟草、教育）与搜索优化，支持本地部署与定制化开发。

双系统核心价值：通过ChatGPT的通用生成能力与DeepSeek的行业深度结合，解决“通用模型不精准、行业模型不灵活”的痛点（如教育领域的“个性化学习建议+课程大纲生成”）。

1.2 实操前提：工具准备与环境搭建

必备工具：ChatGPT（API/网页版）、DeepSeek（开源版/R1部署包）、Ollama（大模型部署工具）、LangChain（任务编排框架）、剪映/Canva（多媒体创作工具）。

环境配置：DeepSeek本地部署（基于Ollama的“一键安装”）、ChatGPT API密钥获取、LangChain与双模型的集成调试。

二、核心技术对比与融合：从原理到实操

2.1 双模型技术差异分析（实操案例）

维度 ChatGPT DeepSeek

生成逻辑 基于GPT架构的“自回归生成” 融合Transformer与多模态注意力机制

优势场景 通用对话、文案生成、代码辅助 行业数据处理（如烟草销量分析）、搜索优化、多模态创作（如海报生成）

局限性 对行业术语理解有限、无法本地部署 通用场景的灵活性略弱于ChatGPT

实操练习：用ChatGPT与DeepSeek分别生成“烟草行业市场分析报告”，对比两者的术语准确性与行业洞察深度。

2.2 双系统技术整合（LangChain应用）

目标：通过LangChain封装双模型，实现复杂任务编排（如“从文献搜索到报告生成”）。

实操案例：

用DeepSeek搜索“2025年人工智能教育政策”（精准提取政策要点）；

用ChatGPT将政策要点转化为“高校人工智能课程大纲”（自然语言组织）；

用LangChain串联上述步骤，实现“政策解读→课程设计”的自动化流程。

三、提示词工程实操：双模型的“对话技巧”

3.1 ChatGPT提示词优化（通用场景）

核心技巧：明确任务目标、加入约束条件、使用“角色扮演”。

实操案例：

生成小红书文案：“作为美妆博主，用ChatGPT生成一篇‘夏季防晒攻略’，要求包含3款产品推荐（价格、功效），语气亲切，符合95后审美。”

生成简历：“用ChatGPT帮我优化‘AI算法工程师’简历，突出‘大模型微调’项目经验，结构清晰（个人信息→项目经历→技能）。”

3.2 DeepSeek提示词优化（行业场景）

核心技巧：结合行业术语、指定输出格式、强调合规性。

实操案例（烟草行业）：

政策解读：“用DeepSeek提取‘2025年烟草专卖法实施条例’中的‘电子烟监管’要点，输出格式为‘条款编号→核心内容→合规建议’。”

市场分析：“用DeepSeek分析‘2025年第一季度全国烟草销量数据’，要求包含‘区域增长差异’‘品类占比’‘预测趋势’，输出为Markdown表格。”

3.3 双模型提示词对比实验

实操练习：用相同提示词（如“生成‘人工智能与教育’主题的PPT大纲”）测试ChatGPT与DeepSeek的输出，对比逻辑结构与内容深度，总结两者的“提示词偏好”（如ChatGPT更依赖“细节描述”，DeepSeek更依赖“行业关键词”）。

四、部署与微调实战：从“使用”到“定制”

4.1 DeepSeek R1部署（Ollama工具）

实操步骤：

下载Ollama客户端（支持Windows/Mac/Linux）；

运行命令ollama run deepseek-r1，自动下载并部署DeepSeek R1模型；

测试本地模型：用curl命令调用DeepSeek API，生成“烟草行业营销文案”。

4.2 ChatGPT微调（定制化对话模型）

实操步骤：

收集“教育领域”对话数据（如“教师与学生的答疑记录”）；

使用OpenAI Fine-tuning API，将数据上传至ChatGPT模型；

测试微调后的模型：输入“如何讲解‘二次函数’”，对比微调前后的“教学针对性”。

4.3 双系统协同部署（混合模型应用）

实操案例：构建“教育智能助手”，逻辑如下：

用户提问“如何设计《红楼梦》整本书阅读课程”；

先用DeepSeek搜索“《红楼梦》教学案例”（获取行业经验）；

再用ChatGPT将案例转化为“6课时大纲”（自然语言组织）；

最后用LangChain将结果输出为“Word文档+PPT模板”。

五、行业应用场景实操：从“课堂”到“企业”

5.1 教育领域：AI辅助教学与科研

实操案例：

用ChatGPT生成“高中语文《红楼梦》跨学科课程大纲”（融入历史/美学视角）；

用DeepSeek分析“学生成绩数据”（生成“知识点薄弱点热力图”）；

用双系统构建“学术成绩分析系统”（DeepSeek处理数据+ChatGPT生成个性化学习建议）。

5.2 企业领域：AI赋能营销与运营

实操案例（烟草行业）：

用DeepSeek生成“烟草市场供需预测报告”（分析销量数据+竞品表现）；

用ChatGPT优化“烟草品牌社交媒体文案”（适配小红书/抖音风格）；

用双系统生成“年度营销总结PPT”（DeepSeek提供数据图表+ChatGPT撰写演讲稿）。

5.3 科研领域：AI加速文献与项目

实操案例：

用DeepSeek速读“AI在乡村教育中的应用”论文（提取核心结论+实践方案）；

用ChatGPT生成“乡村教育AI项目策划书”（结构：项目背景→目标→实施步骤）；

用LangChain串联“文献阅读→项目策划”流程，实现“科研效率翻倍”。

六、伦理与安全：双系统的“红线”

6.1 AI生成内容检测

工具：GPTZero（检测ChatGPT生成内容）、DeepSeek官方检测工具（检测DeepSeek生成内容）。

实操练习：用上述工具检测“学生作文”中的AI参与度，要求学生标注“AI辅助部分”并附反思。

6.2 数据隐私保护

合规建议：避免使用未加密的海外AI工具（如ChatGPT网页版），优先使用国内合规工具（如DeepSeek教育版、文心一言教育版）；

实操案例：用DeepSeek处理“学生成绩数据”（本地部署，确保数据不泄露）。

课程总结与展望

总结：通过“基础认知→技术融合→实操案例→伦理安全”的体系化学习，掌握ChatGPT+DeepSeek双系统的核心技能（提示词工程、部署微调、行业应用）。

展望：双系统将成为未来AI应用的主流模式（通用+行业），课程需持续更新“最新模型版本”（如ChatGPT 5、DeepSeek R2）与“新兴场景”（如元宇宙教育、智能医疗）。

参考资料：

8 全国高校人工智能与DeepSeek、ChatGPT课程高级研修班大纲；

12 Bilibili“DeepSeek R1部署与微调实战+ChatGPT Prompt提示词工程”视频；

6 搜狐“DeepSeek如何改变课堂？教师必备的20个AI教学场景”。