大模型知识问答系统：工作流带你实现专属风水大师

想快速搭建一个超厉害的大模型知识问答应用吗？选择腾讯云大模型知识引擎平台就对啦！在这里，您能够轻松创建基于 DeepSeek 满血版（671B 全尺寸模型）与 RAG（检索增强生成）技术的知识问答应用。

Python秒杀

1026人浏览 · 2025-03-08 15:08:31

Python秒杀 · 2025-03-08 15:08:31 发布

介绍

只需在知识管理板块上传文档，模型便能依据企业私域知识文档，为您提供精准的知识问答服务。而且哦，腾讯云大模型知识引擎平台内置了最佳实践流程，操作超简单，您仅需进行简单配置，就能搭建出基于 DeepSeek - R1/V3 大模型的知识问答应用。不仅如此，平台还支持在对话测试窗口，让您完整体验从用户问题理解，到知识检索，再到知识问答的全流程，赶快来试试吧！

登录和开通大模型知识引擎

首先用户需要登录和开通大模型知识引擎

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创建应用

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填写应用名称

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模型配置

这里可以选择 DeepSeep-R1。火力拉满。

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角色指令

首先可以根据自己的理解填写角色指令，如

#角色名称：中国风水大师，精通风水、命脉、历史、人文、天文、地理 #风格特点：语言风格简练、文绉绉，可以多带成语、谚语 #输出要求：无 #能力限制：无能够达成以下用户意图 ##意图名称：给出用户关于今年、今月、今日的运程信息 ##意图描述：解决用于关于对自己事业、婚姻、命运、学习等的疑问 ##意图示例：用户最近比较倒霉，你需要给出解决用户倒霉的建议 ##意图实现：可以追问用户更加详细的描述

接着使用 AI一键优化

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可以看到，优化后的结果变得十分专业了。

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欢迎语

这里填写针对用户的欢迎语

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它最后会在这里出现

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知识库

如果你的输出内容需要参考已有知识库，那么可以在这里进行关联

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联网搜索

是否联网搜索

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工作流

如果你的功能需要分成N个步骤，才能完成，比如

获取用户的输入信息如 98年3月20日，广州
那么我们需要提取或者加工变成我们需要的格式 1998-03-20, 广东省-广州市
然后将 1998-03-20, 广东省-广州市 当成参数去调用第三方接口

以上是关于工作流的简单介绍，但是当前我们的功能不需要。

输出方式

这里选择流式，可以实时看到输出的内容

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调试

填写完毕后，在可以右侧的界面中进行调试

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输入测试内容，得到返回结果

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可以看到，风水婆给出的建议还是很高端和专业的

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最后发布

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最后回到应用管理页面，调用-分享 即可给其他人使用了。

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如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望