腾讯云大模型知识引擎×DeepSeek最佳实践有奖征文活动

1. 引言

作为一名对教育智能化充满热情的开发者，我决定利用腾讯云大模型知识引擎（LKE）驱动的DeepSeek满血版模型，搭建一个专为教育场景设计的教育顾问大模型。这个项目不仅是为了响应教育行业对高效、智能解决方案的迫切需求，也是我探索大模型技术在专业领域应用的一次实践尝试。在这个过程中，我将对模型进行全面配置，以确保它能够精准理解用户需求并提供专业化的医疗建议。

为了实现这一目标，我首先选择了意图识别模型高级版8K作为思考模型。这个版本特别适合同时配置问答、文档、工作流和插件的复杂场景，拥有更强的意图识别能力，并且支持在角色指令中自定义配置意图，能够更准确地捕捉用户在教育咨询中的多样化需求。此外，我还将配置生成模型（DeepSeek-R1），以充分发挥其强大的语义生成和推理能力，确保输出内容既专业又易懂。为了让模型真正“落地”，我计划通过配置角色指令明确模型的医疗顾问定位，结合精心构建的教育知识库（如孩子培养规划、孩子学业规划等），并设计高效的工作流来优化问答和建议生成过程，最终完成一个功能完备的医疗大模型。

通过这次实战，我希望不仅能展现腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek满血版的强大能力，还能为医疗行业的智能化转型贡献一份力量。接下来，我将详细分享搭建的过程与思考，带大家一同见证这个教育顾问大模型的诞生。

2. 什么是腾讯云大模型知识引擎（LKE）？

腾讯云大模型知识引擎（LLM Knowledge Engine，简称LKE）是腾讯云面向企业客户及合作伙伴推出的一项基于大语言模型的知识应用构建平台。它结合了企业专属数据与先进的AI技术，提供知识问答、检索增强生成（RAG）等多种应用范式，旨在帮助用户快速、高效地构建行业级智能应用，推动大语言模型在企业服务场景中的落地应用。

核心优势

LKE的核心在于其“联网搜索+RAG+知识库”的原子能力组合：

• 联网搜索： 模型能够实时获取互联网上的最新信息。
• RAG（检索增强生成）： 将检索到的信息与生成能力相结合，提升回答的准确性和上下文相关性。
• 知识库功能： 允许用户上传企业内部专属数据（如文档、问答素材等），实现定制化知识的深度整合与应用。

无论是通过低代码工具快速搭建，还是利用API进行深度开发，LKE都提供了稳定、安全的技术底座，降低了开发门槛，助力企业加速智能化转型。

功能特点

• 高效开发： 支持企业级Agent构建、RAG应用创建以及工作流应用发布。
• 复杂知识处理： 内置OCR、LLM+RAG、MLLM（多模态大语言模型）等技术，智能解析复杂文档。
• 一站式流程： 提供模型配置、知识管理、问答测试到应用发布的完整生命周期支持。

应用场景

腾讯云LKE适用于法律咨询、金融分析、医疗问答等多个行业领域。通过与DeepSeek系列模型（如DeepSeek-R1、DeepSeek-V3）的深度集成，LKE进一步增强了语义分析、推理能力和生成效果，为开发者提供了构建高性能智能应用的强大支持。总之，LKE不仅是一个技术平台，更是一个连接企业数据与AI能力的桥梁，助力各行业实现知识驱动的智能化升级。

3. 模型搭建过程

以下是我搭建教育顾问大模型的完整步骤，涵盖注册登录、应用创建、模型配置、知识库和工作流设置等环节，配以实际操作截图，帮助读者直观理解。

3.1 注册登录产品

首先我们需要进入到大模型知识引擎页面，地址：大模型知识引擎，如果没有进行注册登录的，先注册登录并激活产品。

3.2 创建应用

登录后，在应用管理模块中点击“新建应用”（应用管理 -> 新建应用）

创建好之后，给他一些规划，方便交流

3.2 应用使用

3.2.1 针对基础问题

针对地区，它可以给到一些不错建议，通过会结合当地的风土人情，比如宁夏孩子比较恋家，就会给出这样的建议

3.2.2 针对刁钻问题

针对一些刁钻问题，回答的比较圆润了，其实对于家长来说，其实更想要得到一份肯定的答卷。

4.总结

对于一些方面，ai的确提供很好的帮助，但是如果细分到具体，其实ai的回答往往不是你想要的答案了，总之，ai的出现不论是对于社会，国家以及世界来讲都是很好的助益，但是针对一些尖端领域，比如教育，我们更应该听取更专业的人，而不是依赖与ai，最好，祝贺国家原来越强大吧，用ai帮助世界变得更好，谢谢大家