Ljugg的博客

通过以上详细的代码解释，我们可以看到这个多 Agent 架构的医疗病历处理系统是如何协同工作的。从查询病历信息到向量化、病例汇总、医疗指导和预后预测，每个 Agent 都承担着特定的任务，利用大语言模型的强大能力实现了对医疗病历的有效处理和分析。这种架构不仅提高了医疗数据处理的效率，还为医疗决策提供了有力的支持。#Python #多 Agent 架构 #医疗病历处理 #DeepSeek32B #Ollama。

这种技术组合不仅能提升医疗数据的利用效率，更能为精准医疗提供有力支撑。随着医疗大模型的不断发展，该系统将成为智能医疗生态的重要组成部分。

DeepSeek 模型作为大语言模型领域的杰出代表，基于 Transformer 架构进行了深度优化与创新，展现出强大的自然语言处理能力。其核心架构融合了稀疏注意力机制，使得模型在处理长序列数据时，能够智能地聚焦关键信息，有效降低计算复杂度，显著提升运行效率。例如，在处理长篇医学文献时，模型可以快速定位关键的病症描述、诊断方法和治疗方案等信息，而无需对全文进行全面的注意力计算，从而大大提高了处理速度和准确性。动态路由网络的引入，是 DeepSeek 模型的又一重要创新。

本文深入探讨了 Prompt、微调、模型编辑与 RAG 技术，这些技术在大模型的优化和应用中发挥着不可或缺的作用。Prompt 作为与大模型交互的关键手段，通过精心设计的提示词，能够引导模型生成符合特定需求的内容，其设计原则和技巧为提升模型输出质量提供了有效指导，在智能写作、智能客服、教育等领域有着广泛的应用，为这些领域的智能化发展注入了新的活力。微调基于预训练模型，利用特定领域数据进行进一步训练，显著提升了模型在特定任务和领域的性能。

本研究对 LoRA、QLoRA、AdaLoRA、LoRA + 四种微调方法在 DeepSeek 大模型上的应用进行了深入分析和对比。LoRA 通过引入低秩适配器层，大幅减少了需要训练的参数量，在显存优化和计算效率方面表现出色，适用于资源有限且任务相对简单的场景。QLoRA 在 LoRA 基础上结合量化技术，进一步降低了存储和计算需求，在极端显存受限环境下优势明显，尽管可能存在一定精度损失，但在微调效果上与 LoRA 相近。