基于腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek的沉浸式历史文化体验系统实践

前言

文化遗产数字化保护与传播是当今科技与人文交汇的重要领域。传统的数字化方法往往局限于静态展示，无法实现真正的互动体验。本文将探索一条创新路径：利用腾讯云大模型知识引擎(LKE)与DeepSeek模型构建沉浸式历史文化体验系统，实现与历史人物的"对话"、历史场景的"复原"，以及文化知识的智能传播。

作为实践案例，我们以中国古代科技成就为切入点，打造了一个可交互的"古代科技馆"，让用户能够与张衡、祖冲之等历史人物进行"对话"，了解古代科技发明的细节与历史背景。这种创新应用不仅能提升文化传播的趣味性，还能为博物馆、教育机构提供新型的知识传播方式。

一、项目构思与创新点

1.1 项目背景

数字技术的发展为文化遗产保护与传播带来了新机遇，但目前存在的问题主要有：

• 传统数字展示方式单一，用户参与度低
• 历史文化知识传播不够生动，难以引起年轻人兴趣
• 专业知识壁垒高，普通用户难以深入了解

而大模型技术的出现为解决这些问题提供了可能。通过将历史文化知识与大模型的对话能力结合，我们可以创造全新的互动体验。

1.2 创新点

本项目的主要创新在于：

1. 角色化知识交互：将历史人物知识融入大模型，实现"历史人物复活"效果
2. 多模态内容生成：基于文字描述生成相应的历史场景图像与声音
3. 知识图谱驱动：构建古代科技知识图谱，确保回答的专业性与连贯性
4. 交互式知识探索：允许用户通过自然对话方式探索历史知识的关联与脉络

二、技术方案设计

2.1 整体架构

沉浸式历史文化体验系统的整体架构

系统主要包括以下核心模块：

1. 角色知识库：包含历史人物的生平、成就、语言风格等特征
2. 科技知识图谱：构建古代科技发明、原理、影响等知关系网络
3. DeepSeek模型服务：提供强大的语义理解与生成能力
4. 多模态生成引擎：基于描述生成相应的场景图像与音频
5. 交互式界面：提供沉浸式的用户体验界面

2.2 技术选型

• 大模型服务：DeepSeek-R1作为核心语言模型
• 应用构建平台：腾讯云大模型知识引擎(LKE)
• 知识库构建：向量数据库+图数据库结合存储
• 多模态生成：图像生成模型+音频合成服务

三、实践过程详解

3.1 环境准备

首先在腾讯云平台上完成基础环境搭建：

Run

# 登录腾讯云控制台，开通以下服务

# 1. 大模型知识引擎LKE

# 2. DeepSeek模型API接口

# 3. 向量数据库

# 4. 对象存储COS（存储多媒体资源）

3.2 历史人物角色知识库构建

我们选取了中国古代五位重要科学家作为第一批"数字人物"：

1. 张衡（东汉天文学家、发明家）
2. 祖冲之（南北朝数学家）
3. 沈括（北宋科学家）
4. 毕升（北宋发明家）
5. 李时珍（明代医学家）

为每位历史人物构建知识库的过程如下：

3.2.1 知识收集与结构化

# 知识结构示例

character_knowledge = {

"basic_info": {

"name": "张衡",

"birth_death": "78年-139年",

"dynasty": "东汉",

"titles": ["尚书令", "太史令"],

"achievements": ["地动仪", "浑天仪", "《灵宪》"]

},

"life_events": [

{"time": "公元115年", "event": "发明候风地动仪"},

{"time": "公元125年", "event": "完成《灵宪》天文著作"},

# 更多生平事件...

],

"inventions": [

{

"name": "地动仪",

"year": "公元132年",

"principle": "利用惯性原理，通过金属机械结构感知地震波动",

"significance": "世界上第一个地震仪器，比西方早1700多年",

"details": "铜铸地动仪外形如酒樽，圆径八尺，内有精巧机关..."

},

# 更多发明详情...

],

"language_style": {

"formal_level": "高",

"vocabulary": ["典雅", "含蓄"],

"quote_examples": [

"星者,散而成章,积而成曜",

"天之无穷,未有能穷之者也"

]

}

}

3.2.2 语言风格训练样本构建

为确保"数字人物"能够以符合历史人物风格的方式回答问题，我们构建了风格样本：

# 张衡回答问题的风格样本

问：阁下如何发明地动仪？

答：吾观天地之变，思索地震之理。地震发生，常有征兆，而人力难察。故集匠人之智，铸铜为器，状如酒樽，内设八龙，对应八方。地若有动，龙口铜丸落下，声闻可察，方向可辨。此器可令千里之外地震，亦能得知方向。此乃天人感应之理也。

问：浑天说与盖天说有何不同？

答：盖天者，以天如盖笠，地如覆盘，天地各半，不能周天。吾所言浑天，乃天如鸡子，地如鸡中黄，居卵中央，浮而未沉。天包地外，地托天内，二者相偎，浑然一体。日月星辰，皆附于天，与天同转。此说更合乎观测之实。

3.2.3 向量化处理

使用LKE平台的文本向量化能力，将知识库内容转化为向量表示：

# 在LKE平台上的操作代码

from lke import KnowledgeBase

# 创建角色知识库

zhang_heng_kb = KnowledgeBase.create(

name="张衡数字人物知识库",

description="包含张衡生平、发明、著作等全面信息",

embedding_model="text-embedding-v2" # 选择合适的嵌入模型

)

# 上传结构化知识

zhang_heng_kb.upload_documents(

texts=structured_texts, # 从前面的结构化知识生成的文本片段

metadatas=metadatas, # 元数据，包含类别、时间等信息

chunk_size=300, # 合适的分块大小

chunk_overlap=50 # 重叠部分，确保语义连贯

)

3.3 知识图谱构建

为了表达历史人物之间的关系以及科技发明的演进脉络，我们构建了古代科技知识图谱：

// Neo4j图数据库查询语句示例

// 创建历史人物节点

CREATE (zh:HistoricalFigure {name: "张衡", dynasty: "东汉", birth: 78, death: 139})

CREATE (zc:HistoricalFigure {name: "祖冲之", dynasty: "南北朝", birth: 429, death: 500})

// 创建发明/成就节点

CREATE (sq:Invention {name: "地动仪", year: 132, category: "天文仪器"})

CREATE (pi:MathConcept {name: "圆周率", value: "3.1415926", precision: "7位小数"})

// 创建关系

CREATE (zh)-[:INVENTED {year: 132}]->(sq)

CREATE (zc)-[:CALCULATED {accuracy: "小数点后7位"}]->(pi)

CREATE (zc)-[:IMPROVED {details: "改进天文历法"}]->(zh)

3.4 DeepSeek模型配置

在腾讯云TI平台部署DeepSeek-R1模型：

1. 登录腾讯云TI平台，进入大模型广场
2. 选择"DeepSeek系列模型"卡片
3. 配置部署参数：

• 服务名称：history-culture-deepseek-r1
• 部署方式：标准部署
• 算力规格：根据预期访问量选择合适的实例

3.5 智能应用构建

在LKE平台上，我们构建了基于Agent模式的历史人物对话应用：

3.5.1 角色提示词设计

为每个历史人物设计专属的角色提示词，指导模型以特定身份回答问题：

# 张衡角色提示词

你现在是东汉时期的天文学家、发明家张衡。你生活在公元78年至139年，是"地动仪"和"浑天仪"的发明者，著有天文学著作《灵宪》。

回答用户问题时，请遵循以下原则：

1. 保持东汉文人的语言风格，用词典雅，句式工整

2. 只谈论你所处时代(公元2世纪)之前的历史和科技知识

3. 对于你时代之后的事物(如现代科技)，表示不解

4. 回答中可引用你的著作中的原文，如《灵宪》《思玄赋》等

5. 描述你的发明时，要详细解释原理和设计意图

6. 谈论天文时，基于"浑天说"的宇宙观

知识依据：

{{context}}

3.5.2 应用流程设计

在LKE平台上设计应用流程：

1. 用户输入问题
2. 系统识别问题意图和涉及的历史人物
3. 从相应知识库检索相关信息
4. 使用角色提示词引导DeepSeek模型生成符合历史人物特征的回答
5. 必要时调用多模态生成服务，生成相应的图像或音频

用户与系统交互的完整流程

3.5.3 代码实现示例

from lke import Agent, KnowledgeBase, PromptTemplate

# 加载历史人物知识库

zhang_heng_kb = KnowledgeBase.get("张衡数字人物知识库")

# 角色提示模板

character_prompt = PromptTemplate(

template="""

你现在是东汉时期的天文学家、发明家张衡。你生活在公元78年至139年，是"地动仪"和"浑天仪"的发明者，著有天文学著作《灵宪》。

    回答用户问题时，请遵循以下原则：

    1. 保持东汉文人的语言风格，用词典雅，句式工整

    2. 只谈论你所处时代(公元2世纪)之前的历史和科技知识

    3. 对于你时代之后的事物(如现代科技)，表示不解

    4. 回答中可引用你的著作中的原文，如《灵宪》《思玄赋》等

    5. 描述你的发明时，要详细解释原理和设计意图

    6. 谈论天文时，基于"浑天说"的宇宙观

    知识依据：

{context}

    用户问题：{question}

    """

)

# 创建历史人物Agent

zhang_heng_agent = Agent.create(

name="张衡数字人物",

description="东汉天文学家张衡，可回答关于地动仪、浑天仪等发明的问题",

knowledge_base=zhang_heng_kb,

prompt_template=character_prompt,

model="deepseek-r1"

)

# 处理用户查询的函数

def handle_query(user_query, character="张衡"):

if character == "张衡":

        response = zhang_heng_agent.query(user_query)

# LKE平台应用构建示例代码

# 处理其他历史人物...

return response

3.6 多模态内容生成

为增强用户体验，我们实现了基于文本描述自动生成相关历史场景图像的功能：

# 图像生成插件示例

from lke import Plugin

# 定义图像生成插件

image_generator = Plugin.create(

name="历史场景生成器",

description="根据历史描述生成相应的场景图像",

api_schema="""

    openapi: 3.0.0

    info:

      title: 历史场景图像生成API

      version: 1.0.0

    paths:

      /generate-image:

        post:

          summary: 生成历史场景图像

          requestBody:

            required: true

            content:

              application/json:

                schema:

                  type: object

                  properties:

                    description:

                      type: string

                      description: 历史场景的文字描述

                    style:

                      type: string

                      description: 图像风格，如"写实"、"水墨画"等

          responses:

            '200':

              description: 成功生成图像

              content:

                application/json:

                  schema:

                    type: object

                    properties:

                      image_url:

                        type: string

                        description: 生成图像的URL

    """

)

# 将插件集成到应用中

zhang_heng_agent.add_plugin(image_generator)

四、应用演示与效果

4.1 交互效果展示

下面是几个典型的交互场景展示：

场景一：询问地动仪原理

用户：张先生，您能详细介绍一下地动仪的工作原理吗？

张衡：吾所制地动仪，外形如酒樽，径八尺，铜铸而成。器内设八龙，巧对八方，龙口含铜丸。地若有动，气机牵引，动处之龙，必先吐丸。丸落铜蟾口，声闻可察。

此器之妙，在于能察千里之外地震。建和元年，陇西地动，京师无震而仪动，龙口吐丸于西方铜蟾口中。后果有陇西地震之报，与仪示吻合。

其理在于地气相连，震波传导。譬如浮球在水，一处动荡，波及全体。大地若动，震波四散，远处亦能感知。吾仪巧用机关，取其震波传导之象，故能预先示警。

《灵宪》有云："物有同类，故形声相应"，此即其理也。

场景二：跨时代对话

用户：如果您能看到现代的地震仪，您会有什么感想？

张衡：阁下所言"现代地震仪"，不知为何物。吾所处大汉世界，工匠之技已极精妙。吾地动仪用铜为体，设机关于内，能辨地动方向，此已为奇巧。

若后世有更精巧之器，能辨地动强弱、远近，当为人智进步。然天道玄远，地理幽深，欲穷其理，贵在持续探索。吾常思：察天地之道，必须明阴阳消长之理，知刚柔相济之妙。

无论后世技艺如何精进，探索自然之心当是相通。若能窥见后世之器，愿闻其详，以广见闻。

4.2 多模态内容示例

用户请求：展示一下张衡的地动仪外观

系统响应：

• 生成符合历史描述的地动仪图像
• 同时提供张衡的解说

4.3 用户反馈与效果评估

我们邀请了50名包括历史爱好者、学生和教师在内的用户进行测试，收集反馈并进行评估：

| 评估维度 | 平均分(满分5分) | 主要反馈 |

|---------|---------------|--------|

| 历史准确性 | 4.5 | "回答基本符合史实，引用的典籍资料准确" |

| 角色沉浸感 | 4.7 | "语言风格非常符合历史人物特点，有穿越感" |

| 交互体验 | 4.3 | "对话流畅，但偶有不自然衔接" |

| 教育价值 | 4.8 | "比传统学习方式更有趣，知识点容易记忆" |

| 多模态体验 | 4.2 | "图像生成效果不错，但风格还可更加多样" |

五、项目亮点与技术创新

5.1 技术亮点

1. 知识与角色的深度融合：不仅融入了历史事实，还通过语言风格、思维方式等细节重现历史人物特征
2. 多层次知识组织：结合向量存储和知识图谱，实现知识的高效检索和关联推理
3. 动态内容生成：根据对话上下文实时生成相关的历史场景图像，增强沉浸感
4. 个性化交互体验：根据用户兴趣和知识水平动态调整内容深度和表达方式

5.2 独特创新

本项目最大的创新在于"角色化知识呈现" —— 将静态的历史知识转变为有"人格"的交互式体验。这种方式具有几个独特优势：

1. 情感连接：用户与"历史人物"建立情感连接，增强记忆
2. 情境学习：在对话情境中自然获取知识，降低学习门槛
3. 思维方式体验：体验不同时代人物的思维方式和世界观，培养历史思维
4. 知识探索主动性：激发用户主动提问和探索的欲望

六、应用前景与发展方向

6.1 应用场景

这一技术方案可应用于多个领域：

1. 博物馆互动展览：为文物展示增加交互层面，让参观者与"文物创造者"对话
2. 教育辅助工具：为历史、科学等学科提供沉浸式学习体验
3. 文化旅游增强：在历史遗址提供与历史人物的虚拟对话体验
4. 内容创作辅助：帮助影视、文学创作者深入理解历史人物特征

6.2 未来拓展方向

1. 多人物互动：实现多个历史人物间的对话与互动，展现历史争鸣
2. VR/AR集成：与虚拟现实/增强现实技术结合，提供更沉浸的体验
3. 时空交互：构建完整的历史时空，允许用户在不同时代间"穿越"
4. 众包知识完善：建立专家参与的众包机制，持续完善和验证知识库

七、实施过程中的挑战与解决方案

7.1 知识准确性挑战

挑战：历史资料本身存在争议和不确定性，如何确保内容准确？

解决方案：

1. 多源知识交叉验证机制，为知识点标注可信度
2. 引入史学专家审核机制，确保核心内容准确
3. 设计"不确定表达机制"，对有争议内容明确表达不确定性

# 知识不确定性处理示例

if knowledge.confidence < 0.8:

    response = f"据《{knowledge.source}》记载，{knowledge.content}。然此说尚有争议，《{knowledge.alternative_source}》则言：{knowledge.alternative_content}"

else:

    response = f"{knowledge.content}"

7.2 角色一致性挑战

挑战：如何保持长对话中的角色表现一致性？

解决方案：

1. 设计角色记忆机制，记录对话历史和已表达的观点
2. 构建角色核心信念模型，确保回答符合人物价值观
3. 实现跨会话的用户交互记忆

八、经验总结与思考

8.1 技术思考

在这个项目中，我深刻体会到：

1. 知识组织的重要性：系统性知识组织是智能交互的基础，仅有大模型无法确保专业领域的准确性
2. 角色塑造的艺术：AI角色需要多维度设计，包括知识范围、语言风格、思维模式和价值观
3. 交互设计的关键：好的交互设计能够引导用户探索，形成深度学习闭环

8.2 行业启示

这个项目对文化科技融合领域带来的启示：

1. 从展示到体验：数字文化保护正从单向展示转向沉浸互动体验
2. 个性化文化传播：文化内容可根据受众需求进行个性化呈现，降低文化传播门槛
3. 知识活化：大模型技术可以让静态知识变得"鲜活"，创造新的文化体验形式

结语

通过腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek的结合，我们成功构建了一个创新的沉浸式历史文化体验系统。这不仅是技术的创新应用，更是人文与科技融合的全新尝试。在实现知识准确传播的同时，我们赋予了知识以"人格"，创造了引人入胜的交互体验。

未来，随着大模型技术和内容建设的持续进步，这样的系统将在教育、文化传播、旅游等多个领域发挥重要作用，为传统文化的保护与创新传播开辟新的可能性。