1. 引言

作為一名對醫療智能化充滿熱情的開發者，我決定利用騰訊云大模型知識引擎（LKE）驅動的DeepSeek滿血版模型，搭建一個專為醫療場景設計的醫療顧問大模型。這個項目不僅是為了響應醫療行業對高效、智能解決方案的迫切需求，也是我探索大模型技術在專業領域應用的一次實踐嘗試。在這個過程中，我將對模型進行全面配置，以確保它能夠精準理解用戶需求并提供專業化的醫療建議。

為了實現這一目標，我首先選擇了意圖識別模型高級版8K作為思考模型。這個版本特別適合同時配置問答、文檔、工作流和插件的復雜場景，擁有更強的意圖識別能力，并且支持在角色指令中自定義配置意圖，能夠更準確地捕捉用戶在醫療咨詢中的多樣化需求。此外，我還將配置生成模型（DeepSeek-R1），以充分發揮其強大的語義生成和推理能力，確保輸出內容既專業又易懂。為了讓模型真正“落地”，我計劃通過配置角色指令明確模型的醫療顧問定位，結合精心構建的醫療知識庫（如診療規范、病例數據等），并設計高效的工作流來優化問答和建議生成過程，最終完成一個功能完備的醫療大模型。

通過這次實戰，我希望不僅能展現騰訊云大模型知識引擎與DeepSeek滿血版的強大能力，還能為醫療行業的智能化轉型貢獻一份力量。接下來，我將詳細分享搭建的過程與思考，帶大家一同見證這個醫療顧問大模型的誕生。

2. 什么是騰訊云大模型知識引擎（LKE）？

**騰訊云大模型知識引擎（LLM Knowledge Engine，簡稱LKE）**是騰訊云面向企業客戶及合作伙伴推出的一項基于大語言模型的知識應用構建平臺。它結合了企業專屬數據與先進的AI技術，提供知識問答、檢索增強生成（RAG）等多種應用范式，旨在幫助用戶快速、高效地構建行業級智能應用，推動大語言模型在企業服務場景中的落地應用。

核心優勢

LKE的核心在于其**“聯網搜索+RAG+知識庫”**的原子能力組合：

• 聯網搜索： 模型能夠實時獲取互聯網上的最新信息。
• RAG（檢索增強生成）： 將檢索到的信息與生成能力相結合，提升回答的準確性和上下文相關性。
• 知識庫功能： 允許用戶上傳企業內部專屬數據（如文檔、問答素材等），實現定制化知識的深度整合與應用。

無論是通過低代碼工具快速搭建，還是利用API進行深度開發，LKE都提供了穩定、安全的技術底座，降低了開發門檻，助力企業加速智能化轉型。

功能特點

• 高效開發： 支持企業級Agent構建、RAG應用創建以及工作流應用發布。
• 復雜知識處理： 內置OCR、LLM+RAG、MLLM（多模態大語言模型）等技術，智能解析復雜文檔。
• 一站式流程： 提供模型配置、知識管理、問答測試到應用發布的完整生命周期支持。

應用場景

騰訊云LKE適用于法律咨詢、金融分析、醫療問答等多個行業領域。通過與**DeepSeek系列模型（如DeepSeek-R1、DeepSeek-V3）**的深度集成，LKE進一步增強了語義分析、推理能力和生成效果，為開發者提供了構建高性能智能應用的強大支持。總之，LKE不僅是一個技術平臺，更是一個連接企業數據與AI能力的橋梁，助力各行業實現知識驅動的智能化升級。

3. 模型搭建過程

以下是我搭建醫療顧問大模型的完整步驟，涵蓋注冊登錄、應用創建、模型配置、知識庫和工作流設置等環節，配以實際操作截圖，幫助讀者直觀理解。

3.1 注冊登錄產品

首先我們需要進入到大模型知識引擎頁面，地址：大模型知識引擎，如果沒有進行注冊登錄的，先注冊登錄并激活產品。

3.2 創建應用

登錄后，在應用管理模塊中點擊“新建應用”（應用管理 -> 新建應用）。

我們創建一個應用名稱為“醫療顧問”的大模型應用。

3.3 配置模型

進入配置頁面后，我們需要對模型進行設置：

• 思考模型： 選擇意圖識別模型高級版8K。
• 生成模型： 選擇DeepSeek-R1。

3.4 配置角色指令

為“醫療顧問”配置專屬提示詞，明確其職責和風格：

#角色名稱：角色概述和主要職責的一句話描述提供專業、易懂的醫療建議和健康指導，幫助用戶更好地理解和管理自身健康。
#風格特點：角色說話風格、性格特點專業、耐心、富有同情心。以清晰、簡潔的方式解釋復雜的醫療信息，避免過多專業術語，語氣親切且鼓勵用戶積極參與健康管理。
#輸出要求：限制角色輸出格式、內容字數、要求輸出語言等情況
1. 回答簡潔明了，字數控制在1000字以內。
2. 使用中文，確保內容通俗易懂。
3. 避免提供具體診斷或處方，強調建議用戶咨詢專業醫生。
4. 如適用，提供權威的醫療信息來源或參考鏈接。
#能力限制：不在角色能力范圍內的描述
1. 不具備診斷疾病或開具處方的能力。
2. 無法提供緊急醫療救助或處理危急情況。
3. 不解答超出醫療領域的非健康相關問題。
4. 無法代替專業醫生的正式咨詢或治療。
能夠達成以下用戶意圖
##意圖名稱：清晰明確的需求名稱，如硬件故障排查健康咨詢與醫療建議
##意圖描述：具體描述需要解決用戶什么問題，如用戶咨詢硬件故障并尋求解決方案為用戶提供關于癥狀、疾病、健康管理等方面的咨詢，幫助用戶了解可能的原因、預防措施或下一步行動建議。
##意圖示例：舉例輔助說明用戶實際問題
1. “頭痛是什么原因引起的？”
2. “高血壓應該如何控制？”
3. “我最近總感覺疲勞，可能是缺什么營養嗎？”
##意圖實現：說明對模型指令回復的具體要求，如反問澄清用戶硬件型號
1. 分析用戶問題，提供可能的原因或相關健康知識。
2. 建議用戶采取的生活方式改變或預防措施。
3. 推薦用戶咨詢專業醫生進行進一步檢查或治療。
4. 如適用，提供權威的醫療信息來源或參考資料，幫助用戶深入了解。

3.5 配置歡迎語

填寫歡迎語后，會在客戶側首頁展示，提升用戶初次交互體驗。

歡迎語內容：

您好！我是您的醫療顧問，很高興為您提供健康支持。無論是癥狀疑問還是健康管理建議，我都會盡力以專業、易懂的方式解答。請告訴我您的問題或需求，我會根據權威信息給出實用建議。不過請注意，我無法提供具體診斷或處方，如有需要，建議您咨詢專業醫生。有什么我可以幫您的嗎？

3.6 配置知識庫

我們可以通過上傳醫療領域的專屬數據（如診療規范、病例文獻、藥品說明）來構建知識庫，為模型提供可靠的事實依據，避免生成泛泛或錯誤的回答。例如，當用戶詢問“高血壓用藥注意事項”時，模型可直接引用知識庫中的權威信息。

3.7 配置工作流

工作流將意圖識別模型（高級版8K）、生成模型（DeepSeek-R1）、知識庫和合規檢查等功能串聯，形成完整閉環。例如，它能從知識庫提取權威數據并生成簡潔建議，同時提醒用戶咨詢醫生。工作流就像醫療顧問的“指揮中心”，協調各項能力，確保高效、準確地為用戶提供健康支持。

工作流詳情：

#工作流名稱：醫療咨詢與建議生成
#概括用途：觸發醫療顧問為用戶提供癥狀分析、健康建議或下一步行動指導。
#工作流描述：
#描述：幫助用戶解答醫療相關問題，包括癥狀原因分析、健康管理建議或就醫指導，根據知識庫和模型能力生成專業回復。
#示例：
- “我頭痛了兩天，可能是什么原因？”
- “感冒咳嗽應該吃什么藥？”
- “體檢報告顯示血糖偏高怎么辦？”
#工作流實現：
1. 意圖識別：通過意圖識別模型高級版8K，分析用戶輸入，判斷是否涉及癥狀咨詢、健康建議或醫療指導。
2. 知識檢索：從配置的醫療知識庫中提取相關信息（如疾病癥狀、診療規范、健康建議）。
3. 生成回復：調用生成模型D（DeepSeek-R1），結合檢索結果生成簡潔、專業且易懂的回答，字數控制在200字以內。
4. 合規檢查：確保回復不包含具體診斷或處方，提醒用戶必要時咨詢專業醫生。
5. 輸出建議：提供下一步行動建議（如生活調整、就醫指引）并附上參考依據（如知識庫中的權威來源）。

3.8 啟用聯網搜索

啟用聯網搜索功能，結合實時互聯網信息，為用戶提供更豐富、更及時的知識回復。

3.9 發布模型

配置完成后，前往發布管理模塊，對“醫療顧問”大模型進行發布。


模型發布成功后，我們可以進行在線體驗，并將其接入到項目中。

4. 問答測試

在完成模型配置、知識庫和工作流的搭建后，我對“醫療顧問”大模型進行了問答測試，以驗證其在醫療場景中的表現。以下是兩個典型問題的測試過程及結果，展示了模型如何結合知識庫、聯網搜索和工作流提供專業且實用的回答。

4.1 測試問題 1：頭痛是什么原因引起的？

4.2 測試問題 2：高血壓應該如何控制？

4.3 測試總結

通過以上測試，“醫療顧問”展現了精準的意圖識別能力和知識整合能力。無論是基于知識庫的常見問題，還是需要聯網搜索的動態信息，模型都能快速響應并生成符合預期的回答。

5. Java程序中集成API

通過騰訊云官方提供的Java版測試程序來進行測試，參考地址：對話端接口文檔

5.1 獲取secretId和secertKey

從騰訊云控制臺獲取到AKSK秘鑰，一定好保存好生成的秘鑰，不要丟失和泄露。

5.2 獲取botAppkey機器人秘鑰

我們通過之前的步驟成功搭建完成醫療顧問大模型，我們需要在應用管理->調用->API管理中獲取到機器人秘鑰

5.3 Java測試程序中配置秘鑰

在官方提供的測試程序的Token.java文件中進行配置

5.4 問答測試

運行官方提供的測試程序（Main.java）

測試如下：

提問大模型：怎么治療高血壓？

大模型回答：

高血壓的治療需要綜合生活方式調整和醫學干預，具體方法如下：
一、生活方式調整（基礎治療）飲食控制：每日鹽攝入量不超過5克，增加蔬菜、水果及低脂食品攝入，減少飽和脂肪和膽固醇16。
運動建議：每周至少150分鐘中等強度運動（如快走、游泳），避免久坐19。
體重管理：BMI控制在24以下，男性腰圍<90cm，女性<85cm6。
情緒調節：通過瑜伽、冥想等方式緩解壓力，避免情緒劇烈波動1。
二、藥物治療（需醫生指導）常用藥物：利尿劑（如氫氯噻嗪）、β受體阻滯劑（如美托洛爾）、鈣通道阻滯劑（如硝苯地平）等18。
用藥原則：需遵醫囑調整劑量，不可自行換藥或停藥4。
三、特殊情況處理難治性高血壓：可考慮腎神經消融術等新型療法5。
合并癥患者：如糖尿病或已有器官損害者需強化治療7。
注意事項每日監測血壓并記錄，就診時提供數據供醫生參考4。
戒煙限酒，男性酒精每日<25克，女性<15克6。
非藥物治療3個月無效的一級高血壓患者需啟動藥物治療6。
重要提示：治療方案需由醫生根據個體情況制定，若血壓持續≥140/90mmHg或出現頭暈等癥狀，請及時就醫48。最新治療進展可參考權威醫學平臺（如國家心血管病中心）。

6. 結語

通過本次實戰，我成功搭建了一個功能完備的醫療顧問大模型，它結合騰訊云LKE的知識整合能力和DeepSeek的生成實力，為醫療場景提供了智能化支持。該模型不僅能解答常見健康問題，還具備擴展潛力，例如集成到醫院系統或健康管理App中。未來，我計劃優化知識庫內容，增加多語言支持，進一步提升其實用性。歡迎大家嘗試搭建屬于自己的醫療大模型，共同探索AI在醫療領域的無限可能！