前提
如果你需要更丰富、更全面的AI智能体回答，请直接选择一个合适的AI大模型，输入Prompt
然后声明你掌握的技术栈，即可快速做到更新替换
医疗
- 智能诊断AI助手：借助ollama完成私有化大模型deepseekR1本地部署，结合MaxKB本地知识库完成医疗领域私有化专业训练，帮助医院完成门诊分诊、急诊分诊的业务，极大简化医院工作效率。
好的面试官，那我给你说一下这个模块的实现原理。
我们的本质是希望帮我们的用户，也就是医院提效，而且AI是当下的热门，我对于热门技术也很有兴趣，所以就去研究了目前比较火的AI大模型，国内阿里的通义千问、抖音的豆包、百度的千帆大模型等，还有最近比较火的DeepSeek，我选择DeepSeek的关键点在于它的本地化+低成本。而ollama刚好可以做本地大模型的部署启动，就像docker一样。所以ollama+deepseek就很快敲定了下来。
接下来我面临的问题，就是医院的海量知识库，如何整合到自己的本地知识库里面，当时我也做了一些技术调研，最终选择了一个开源的知识库引擎MaxKB，它可以支持多种分割格式，也支持txt、office、甚至markdown格式的文件上传。医院的护士、医师只需要按照我们的格式上传excel就可以，这个知识库我大概训练了1个半月，数据量大概是3千多万的样子。
这个模块都是我这边独立负责，主导调研和跟进落地的，所以我觉得还是比较有含金量的
- 智能提醒导诊AI助手：解决患者挂科后忘记就诊、就诊目的地不准确等问题，针对用户就诊科室，AI导航到指定科室、楼层，打通高德地图API，帮助用户解决端到端问题。
这个模块主要解决的就是：用户挂了号可能自己忘记了的情况，我们后台借助于定时任务XXLjob轮询+短信服务SMS定期提醒功能，避免用户挂号后不就诊的情况。
同时当用户点击我们的小程序之后，我们会自动根据他所挂的科室，找到自己本地知识库的物理地址空间，把这个经纬度信息给到高德地图，实现自动导航的功能。这个功能不同于传统导航的点在于，我们会在路过的科室、就诊台实时展示当前就诊人数、预计等待时间，给我们的用户一个更好的体验和选择。
- 月嫂护理知识模块：Docker部署ollama，MaxKb，ollama中部署qwen模型，把专业人员收集的月嫂知识库文件导入到创建的本地知识库中，训练本地大模型，在员工端，为在职工作人员提供专业知识回答
参照：智能诊断AI助手
金融
- 理财顾问AI助手：借助ollama完成私有化大模型deepseekR1本地部署，结合MaxKB本地知识库完成金融领域私有化专业训练，对客户提供 7×24 小时的产品专业咨询和智能推荐服务，还能协助准备市场分析报告和推广文案
- 股市行情AI智察员：自动精准识别、理解客户询价过程中的需求，对话式引导服务，辅助交易员完成秒级回复、无遗漏响应，在交易过程中的识别解析准确率达到 90% 以上。
- 合规智判AI文员：基于 AI 大模型等技术打造的智能化、高可用的合规管理工具，通过对监管要求和法律法规内容展开训练，支撑金融业务的合规咨询、制度检索、合规指引、合规审核等工作。
- 资料审核AI文员：依托平安集团丰富的金融风控实践，整合 RPA、OCR、NLP 等 AI 技术，助力金融机构在信贷管理、金融交易、跨境业务等场景提升作业效率与降低审核成本
教育(另一种格式)
- 适应学习导航智能体
- 技术组合：Ollama + Deepseek + Redis + XXL-JOB
- 实现方式：
- 使用Ollama部署Deepseek教育模型进行实时学习诊断
- Redis存储学生画像（学习轨迹/知识薄弱点）
- XXL-JOB定时生成个性化学习路径
- 全学科智能助教系统
- 技术组合：MaxKB + Stable Diffusion + ComfyUI
- 实现方式：
- MaxKB构建学科知识图谱（数学公式推导库/历史事件链）
- ComfyUI配置多模态生成工作流
- 智能作业批改引擎
- 技术组合：Ollama + Redis + XXL-JOB
- 批改流程：
- XXL-JOB触发分布式批改任务
- Redis缓存高频批改模板（作文评分矩阵/数学解题步骤）
- Deepseek模型进行语义理解+逻辑验证
电商(另一种格式)
智能推荐引擎
- 技术组合：Deepseek + Redis + XXL-JOB
- 实现方式：
- Deepseek分析用户行为序列（点击/加购/搜索）
- Redis实时存储用户动态画像（热度值：
user:123:hot_score） - XXL-JOB每日更新Embedding向量库
- 输出效果：实时个性化推荐（精度提升35%）
智能客服机器人
- 技术组合：Ollama + MaxKB + Redis
- 服务架构：
- MaxKB构建商品知识库（SPU/SKU关联关系）
- Ollama部署Deepseek-7B客服模型
- Redis缓存高频问答对（TTL=2h）
动态定价策略引擎
- 技术组合：Deepseek + XXL-JOB + Redis
- 运行机制：
- XXL-JOB每小时触发竞品数据采集
- Deepseek分析多维因素（库存/竞品价/用户偏好）
- Redis存储价格弹性矩阵
- 决策公式：
price = base_price * (1 + demand_elasticity)^库存消耗速率
