我的电脑上已经已经通过ollama本地部署好了deepseek7b大模型，我想通过这个大模型开发一个基于贵阳旅行的专属智能问答系统，系统功能包括在专业领域实现精准问答，包括旅游景点相关知识问答，还包括美食推荐、店铺推荐、目的景点旅行线路规划，单次旅行日程规划，以及可以根据单次旅行经费进行旅行规划。我的电脑是16RAM+2.5GHZ处理器+4050显卡。我是一个新手小白，对开发系统一点不懂，请手把手教我设计一个该开发系统的详细的步骤，然后顺便给该项目取一个高大上的名字。给出更详细的步骤，详细到每一步都只需要一步到位，详细给出每一步的代码需要在什么平台实现，还有我已经安装了pycharm，python，CUDA 12.1 + cuDNN 8.9。

<think>好的，用户想要利用本地部署的DeepSeek7B大模型开发一个贵阳旅行的智能问答系统。我需要先理清他的需求，然后一步步给出解决方案。首先，用户已经通过Ollama部署了模型，所以需要确认Ollama的环境是否正确配置，特别是GPU加速部分，因为用户有RTX 4050显卡，这样可以提升推理速度。 接下来，项目需要包含景点问答、美食推荐、店铺推荐和线路规划等功能。这些功能都需要模型能够理解用户的查询并生成合适的回答。可能需要构建一个知识库，包含贵阳的相关信息，比如景点、美食、店铺的数据，这样模型在回答时可以结合这些结构化数据，提高准确性和相关性。 然后，用户需要适合初学者的教程，所以步骤要详细，工具和平台的选择也要简单易用。前端部分可以用Gradio，因为它容易上手，适合快速搭建界面。后端可以用FastAPI来处理请求，调用Ollama的API。同时，可能需要用到LangChain来整合本地知识库和模型，这样能更好地处理特定领域的查询。 硬件方面，用户有16GB内存和RTX 4050，7B模型量化版应该可以在这样的配置下运行，但需要注意内存和显存的使用情况，避免溢出。可能需要建议用户使用量化后的模型，比如4位量化的版本，以减少资源消耗。 代码部分需要分模块，比如数据处理、知识库构建、API接口、前端界面等。要提供具体的代码示例，比如如何调用Ollama的API，如何用Gradio创建交互界面。此外，测试和优化也是重要的步骤，要指导用户如何进行压力测试和效果优化，比如调整温度参数、使用缓存机制等。 最后，项目命名要贴合主题，比如“筑问通”，结合贵阳的别称“筑城”，既直观又有地方特色。整个流程需要逻辑清晰，步骤明确，确保用户能够按照教程一步步完成系统的搭建。</think>以下是为您设计的"筑问通-贵阳旅行智能助手"开发方案（项目命名结合贵阳别称"筑城"与问答功能）： ### 一、开发环境准备 1. **工具清单**： - 模型服务：已部署的Ollama（含DeepSeek-7B-q4） - 开发框架：Python 3.9+ / FastAPI / LangChain[^5] - 前端界面：Gradio（适合初学者） - 数据处理：Pandas / JSON - 依赖管理：conda 2. **硬件适配配置**： ```bash # 创建专用Python环境 conda create -n guiyang_qa python=3.9 conda activate guiyang_qa # 安装核心依赖（注意版本匹配） pip install gradio==3.50 fastapi==0.104 uvicorn[standard] langchain==0.1.0 ``` ### 二、知识库构建（在项目根目录创建data/） 1. **贵阳旅行数据集示例**： ```python # data/guiyang_attractions.json { "景点": [ { "名称": "青岩古镇", "特色": "明清建筑, 石板街道", "门票": "60元", "推荐时段": "9:00-17:00" } ], "美食": [ { "名称": "酸汤鱼", "推荐店铺": "老凯俚酸汤鱼", "地址": "省府路12号", "人均消费": "80元" } ] } ``` ### 三、核心功能实现（创建app.py） ```python import gradio as gr import requests import json # 加载本地知识库 with open('data/guiyang_attractions.json', 'r') as f: knowledge_base = json.load(f) def generate_response(prompt): # 结合知识库优化提示词 enhanced_prompt = f""" 你是一个贵阳旅行专家，请根据以下知识库信息回答问题： {str(knowledge_base)[:2000]}...（完整数据请查看本地文件） 用户问题：{prompt} """ # 调用本地Ollama API response = requests.post( 'http://localhost:11434/api/generate', json={ 'model': 'deepseek-r1:7b-q4', 'prompt': enhanced_prompt, 'stream': False } ) return response.json()['response'] # 创建Gradio界面 interface = gr.Interface( fn=generate_response, inputs=gr.Textbox(label="请输入您的贵阳旅行问题"), outputs=gr.Textbox(label="筑问通智能回复"), examples=[ "青岩古镇有什么特色？", "推荐三家酸汤鱼餐厅", "设计一个两日游路线" ] ) if __name__ == "__main__": interface.launch(server_port=7860, share=False) ``` ### 四、系统优化策略 1. **性能调优**： ```bash # 启动Ollama时添加GPU加速参数 OLLAMA_NUM_GPU=1 ollama serve ``` 2. **记忆优化**： - 使用`--numa`参数分配NUMA节点[^5] - 设置`OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=1`限制并发 ### 五、部署运行 1. 启动顺序： ```bash # 终端1：启动模型服务 OLLAMA_NUM_GPU=1 ollama serve # 终端2：启动问答系统 python app.py ``` 2. 访问`http://localhost:7860`即可使用 ### 六、进阶开发建议 1. 添加路线规划功能： ```python def plan_route(days): base_prompt = f"请为{days}日游设计包含交通方式的行程" return generate_response(base_prompt) ``` 2. 实现店铺推荐： - 整合大众点评API - 开发评分过滤功能