DeepSeek 消费电子行业大模型新型应用最佳实践分享 陈树荣 腾讯云智能商业化 2025.03 LEVEL 1 研发模型结构 LEVEL 2 研发预训练模型 LEVEL 3 基于模型 SFT LEVEL 4 直接调用 大模型产业生态图 大模型产业链上的生态，根据大模型生态上不同企业的定位，分成了四个等级的企业： • 自研大模型结构的企 使用指定的工作流来响应用户所 有对话。如果你对应用的执行流程， 有更加个性化的需求，可以通过工 作流，来拖拉拽各种原子能力，编 排你想要的流程。 标准模式 “RAG ：最强知识外挂 ” 平台内置最佳实践流程，只需导 入文档 / 问答对，即可达到更稳 定 和精确的知识问答效果。适用 于 企业知识服务、产品咨询等严 肃 问答场景。 Agent 模式 “AI 指挥官 ” Agent

MCP 市场 谢谢 Thank You Nacos MCP Router架构及部署最佳实践 Nacos Committer 2025/07/10 正己 CONTENT 目录 Nacos MCP Router产生的背景 01 Nacos MCP Router架构 02 Nacos MCP Router部署最佳实践 03 04 未来规划 Part 1 Nacos MCP Router产生的背景 nacos/nacos-mcp-router Stdio协议MCP服务器一键转为sse/streamableHTTP协议MCP服务器 Part 3 Nacos MCP Router部署最佳实践 MCP Client Nacos MCP Router部署最佳实践 AI Agent Nacos MCP Router 1. 容器化部署，隔离计算资源，同时具备安全沙箱 的特性 2. 多副本部署，提升稳定性 3. 采用SLB提供负载均衡能力，对外暴露服务 4. 推荐采用streamableHTTP协议 5. Nacos集群模式部署，提供高可用能力 streamableHTTP Nacos MCP Router部署最佳实践 演示 time POD POD stdio streamableHTTP 高德MCP Router （智能 路由） Router （代理 模式） time 1. 使用Nacos

2 案例分析总结.................................................................................115 12.3 最佳实践分享.................................................................................117 13. 未来展望与建议 还支持多维度的成本分析。通过对不同 项目、不同时间段的成本数据进行横向和纵向比较，模型能够识别 成本变化的趋势和规律。以下是一些常见的成本分析维度： - 材料 成本分析：对不同材料的价格波动进行分析，识别最佳采购时机。 - 人工成本分析：对比不同施工队伍的效率，优化人力资源配置。 - 机械成本分析：评估机械设备的利用率，避免闲置或过度使用。 通过这种多维度的分析，企业可以更好地理解成本构成，并制 在材料采购环节，模型可以根据历史数据和市场预测，推荐最佳的 采购时机和供应商，从而降低材料成本。在施工过程中，模型可以 实时监控成本支出情况，及时发现并纠正成本超支问题。在项目后 期，模型还可以通过成本复盘，总结成本控制经验，为后续项目提 供参考。  对比分析不同施工方案的成本效益，选择最优方案。  根据市场预测和历史数据，推荐最佳采购时机和供应商。  实时监控成本支出，及时发现并纠正成本超支问题。

与优化。在方案实施前，通过对不同调度策略的模拟，AI 模型能够 评估方案的可行性与效果。这一过程能够帮助运营方识别潜在的瓶 颈问题，自动生成改进建议。例如，通过交互式可视化工具，调度 员可以快速理解不同调度方案的优劣，从而选择最佳解决方案。 在具体实施过程中，调度优化的技术架构可以分为数据采集、 数据处理、模型训练和结果反馈四个阶段。  数据采集：实时采集列车位置、速度、客流量等相关数据，并 结合天气、事件调度等外部条件。 在决策支持方面，AI 大模型可以提供多种调度方案的评估。例 如，可以使用仿真技术对不同调度决策的影响进行模拟，判断其对 乘客体验的影响以及对列车准点率的影响。调度员可以迅速评估各 方案的利弊，从而选择最佳方案。这种基于数据驱动的决策过程可 以显著提高整个运输系统的效率。 以下是通过实时数据分析和 AI 大模型优化调度决策的具体步 骤： 1. 数据收集：实时获取列车位置、运行速度、到站时间以及客流 AI 大模型在客户服务智能化中的另一重 要应用。通过分析用户的历史出行数据和偏好，AI 能够为乘客提供 个性化的出行建议。例如，根据用户的出行习惯，智能推送最优的 出行路线、实时的列车信息以及最佳的出发时间。此外，系统还可 以在节假日或高峰期提前提醒用户，以帮助他们规划出行。 此外，智能推荐系统也能大幅提升客户满意度。AI 大模型可以 基于乘客的出行模式和偏好，推荐周边商家、活动和服务，从而增

专业知识，能够 为知识库提供坚实的基础。 其次，企业内部的知识管理系统（如 Confluence、Wiki 等） 也是重要的数据来源。这些平台通常存储了大量的知识资产，包括 员工的经验分享、最佳实践、常见问题解答（FAQ）等。通过与这 些系统的集成，可以定期抽取和更新数据，确保知识库的时效性和 准确性。 此外，企业的业务系统（如 CRM、ERP、SCM 等）同样是不 可忽视的数据来 划分是确保模型性能评估和泛化能力的关键步骤。首先，训练集用 于模型的直接训练，其数据规模应当足够大，以确保模型能够充分 学习数据的特征和规律。通常，训练集占总数据集的 70%80%。验证集则 用于在训练过程中对模型进行调优和选择最佳的超参数，约占数据集的 10%15%。验证集的独立性 确保了在调参过程中不会出现过拟合的现象。最后，测试集用于最 终评估模型的泛化性能，其数据占比通常为 10%~15%，且仅在模 型训练和调优完成后使用，以确保评估结果的客观性。 性和可靠性。 3.3.2 超参数调优 在 AI 大模型的训练过程中，超参数调优是关键环节之一，直 接影响模型的性能和训练效率。超参数调优的核心在于通过系统化 的实验和优化策略，找到使模型达到最佳性能的超参数组合。首 先，需要明确超参数的类型及其影响范围。超参数主要包括学习 率、批量大小、优化器选择、正则化系数、网络层数、神经元数量 等。针对不同类型的超参数，应采用不同的调优方法。

在人工智能行业大模型 SaaS 平台的前端设计中，前端构架需 能够有效支持用户交互和展示强大的 AI 功能。平台的前端应采用 模块化设计，以便于后续的维护和功能扩展。基于用户体验 （UX）和用户界面（UI）的最佳实践，前端设计包括以下几个关 键方面。 首先，前端技术栈的选择至关重要。推荐使用以下现代技术：  React 或 Vue.js：用于构建用户界面的 JavaScript 框架，具备 良好的组件化能力，便于复用和管理。 最后是用户体验模块。该模块专注于提升用户的操作体验，包 括用户管理、权限控制、界面设计及在线帮助等功能。提供多语言 支持，以满足不同地区用户的需求，并建立完善的知识库，帮助用 户快速获取使用指南和最佳实践。 以下是各核心功能模块的概述表： 功能模块 主要功能描述 模型管理 上传、版本控制、查看与编辑模型信息 数据处理 数据清洗、特征提取、数据增强、格式转换等 训练与推理 大规模模型训练、推理服务、计算资源配置、实时监控 SDK 和示例代码：为多种编程语言（如 Python、Java、JavaScript 等）提供客户端 SDK，简化用户 的集成过程。同时，平台提供多个示例项目帮助用户更快理解 API 的使用场景和最佳实践。  错误处理机制：提供详细的错误处理说明，包括常见错误代码 及其含义，帮助开发者在遇到问题时能够迅速定位和解决。  支持多种数据格式：支持 JSON、XML 等多种数据交换格式， 便于用户根据自身系统需求进行选择。

Prometheus 和 Grafana，实 时监控系统的响应时间、资源利用率和错误率等关键指标。根据监 控数据，定期进行性能分析和调优，例如优化数据库查询语句或调 整线程池大小，确保系统始终处于最佳状态。 以下为性能优化后的主要指标对比： 优化措施 响应时间 （ms） 资源利用率 （%） 准确率 （%） 剪枝和量 化 150 65 99.8 缓存机制 50 75 100 在团队协作方面，需明确维护和升级的职责分工，确保每个环 节都有专人负责。定期组织培训，提升团队对模型维护和升级的熟 练度，确保能够快速响应各类问题。 通过以上措施，确保 Deepseek 大模型在银行系统中始终保持 最佳状态，为银行提供可靠、高效的智能化服务。 12.1 维护策略 为确保 Deepseek 大模型在银行系统中的高效运行和长期可用 性，维护策略需要从以下几个方面进行系统性设计和实施。首先， 建 内部审计和合规要求。定期升级的频率将根据业务需求和系统运行 情况动态调整，建议每年至少进行一次全面升级，并根据实际情况 安排紧急补丁发布。通过科学的升级管理，确保 Deepseek 大模型 在银行系统中始终保持最佳状态，为业务创新和风险防控提供强有 力的技术支撑。 12.3 版本管理 在银行系统中部署 Deepseek 大模型后，版本管理是确保系统 稳定性和持续优化的关键环节。首先，应建立一个版本控制策略，

对特定场景设计，难以适应不同业务需求的变化。 - 维护成本高： 智能体系统在部署后需要持续优化和更新，缺乏统一的开发框架会 增加维护难度。 基于上述背景，DeepSeek 智能体开发通用方案通过整合先进 技术与行业最佳实践，提供了以下核心价值： 1. 模块化设计：将 智能体功能拆分为独立的模块，支持按需组合，降低开发复杂性。 2. 跨领域适配：提供通用接口和标准协议，确保智能体能够无缝集 成到不同业务场景中。 的重要考 虑因素。例如，如果团队已经熟悉 AWS 的服务和工具，选择 AWS 可以缩短学习曲线，提高开发效率。同时，建议在项目实施初期进 行小规模测试，评估不同云平台的性能和成本效益，从而做出最佳 选择。 4. 系统架构设计 在开发 DeepSeek 智能体的系统架构设计时，首先需要明确系 统的核心组成部分及其相互之间的交互方式。系统架构应采用模块 化设计，以确保各个功能模块的独立性和可扩展性。以下是系统架 观、响应迅速的用户界面，确保用户能够轻松地与智能体进行交 互。前端开发应基于现代化的前端框架，如 React 或 Vue.js，这些 框架提供了丰富的组件库和良好的生态系统，能够高效地构建复杂 的用户界面。 为了实现最佳的用户体验，前端开发需要遵循以下几个关键原 则：  响应式设计：确保应用程序在不同设备上均能良好显示，包括 桌面、平板和手机。利用 CSS 媒体查询和弹性布局，实现自 适应界面。  性

算法，各具特点且适用于不同的应用场景。这些算法的进步推动了 医疗领域的创新应用，为医疗数据的处理、分析和生成提供了强大 的技术支撑。同时，在选择特定算法应用于医疗场景时，应根据具 体需求、数据类型和生成目标进行综合考量，以实现最佳效果。 算法类别 主要特点 适用场景 Transforme r 自注意力机制，长文本处理能力强 自然语言处理、对话系统、医疗 文本生成 GAN 对抗训练生成高质量样本 图像生成、医学图像合成、数据 估患者在特定治疗方案下可能面临的风险，帮助医生在方案选 择时考虑患者的整体健康状况。 4. 实时文献检索：模型能够接入最新的医学文献及指南，在医生 需要时提供最新的研究成果和实践建议，确保临床决策基于当 前最佳证据。 此外，AI 生成式大模型在临床决策支持中的应用还伴随着一系 列潜在的挑战和注意事项，例如：  数据隐私与安全：在使用患者数据进行模型训练时，必须遵循 严格的数据保护法规，确保患者隐私不被侵犯。 效率。以下是 AI 生成式大模型在治疗方案推荐中的具体应用。 首先，治疗方案推荐系统可以通过分析患者的病史、检查结果 及相关生物标志物数据，生成一套个体化的治疗建议。这种系统通 常集成了各种临床最佳实践指南和临床试验数据，确保推荐的方案 具有较高的有效性和安全性。 治疗方案推荐的流程一般包括以下几个步骤： 1. 数据收集：通过电子病历系统收集患者信息，包括但不限于年 龄、性别、既往病史、过敏史、实验室检验结果等。

域的问题。技术方面，智能体具备长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动 执行任务的能力。这些能力不仅能提高工作效率，还能为用户提供更好的体验。 单智能体通过试错学习适用于简单任务，而多智能体则在复杂环境中通过合作或 竞争调整最佳策略。当前，智能体主要应用在自动化和情感需求等领域，但商业 化进程仍面临成本挑战，特别是在智能体交互过程中出现的错误循环和高 token 消耗问题。另外，中国政府积极推动人工智能的发展，各地相继出台相关政策。 GITM 在《我的世界》主世界中实现了 100%的任务覆盖率，成功解锁了完整的科 技树，而此前所有智能体总和只能覆盖 30%。在备受关注的“获取钻石”任务上，GITM 的 成功率达到 67.5%，比目前最佳成绩（OpenAI VPT）的 20%提高了 47.5%。GITM 的 训练效率也显著提升，所需环境交互步数仅为已有方法的万分之一，单个 CPU 节点训 练 2 天即可完成，相比之前 OpenAI VPT 智能体具备长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动执行任务的能力。这些能力不 仅能提高工作效率，还能为用户提供更好的体验。单智能体通过试错学习适用于简单任 务，而多智能体则在复杂环境中通过合作或竞争调整最佳策略。 行业研究〃信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明