AI本地化知识库部署的成功案例分享！

AI本地化知识库部署的成功案例分享！

AI 本地化知识库部署在多个领域都有成功案例，以下为你详细介绍：

• 基层治理领域 —— 深圳龙岗街道：深圳龙岗街道率先打造基于 DeepSeek-R1 大模型的 “民生诉求 AI 智能分拨研判助手”，建立 “权责知识库 + 大语言模型” 双轮驱动机制。街道党建办牵头打造工作职责知识库，为 AI 大模型分拨提供精准导航依据。该助手结合 RAG 技术，可将模糊的诉求描述精准匹配至 12 个部门、58 类事项，诉求分拨准确率超 95%，还能实时调取法规依据。本地化部署保障了信息安全，所有数据在本地服务器 “闭环” 运行。

• 测绘领域 —— 常州市测绘院：常州市测绘院借助 CPU+GPU 云算力平台，实现 DeepSeek-R1 模型的本地化部署与知识库深度集成，与测绘管理系统融合，推出智慧办公助手 “常测小智”。该院构建 “测绘管理知识库”，以 RAGFlow 检索增强框架与 Ollama 垂直领域训练平台为支撑。“常测小智” 可实现空间数据智能检索与分析，支持 GIS 地图的语义化查询等，还能通过知识图谱动态构建赋能风险预警等应用场景，推动院内业务管理迈入全流程智能化阶段。

• 医疗领域 —— 吉林大学第一医院：吉大一院完成了 DeepSeek 大模型的本地化部署，将其与自主研发的 MedSuper 应用体系整合。基于 DeepSeek 大语言模型和 RAG 技术，构建了覆盖诊疗规范、药物数据库和病例库的本地医疗知识库。医生输入患者信息后，系统可精准匹配相关信息，辅助制定治疗方案。将 DeepSeek 大模型接入 OA 系统，实现智能公文拟稿等事务，提升办公效率，优化医疗资源配置。

• 企业领域 —— 某大型制造企业 ABAP 团队：某大型制造企业 ABAP 团队利用 AnythingLLM、Ollama、M3e、LanceDB 等开源组件，搭建本地 AI 知识库。他们将 3GB 的设计 PPT 等资料导出为 Markdown，结合日志文本形成初始库。通过 Ollama 加载 Gemma 2B 模型，在 LanceDB 启用 HNSW 索引，90 万向量平均查询 14ms。上线一周后，开发人员日均提问 120 次，80% 的历史疑难无需再找顾问人工解答，交付效率显著提升。

• 应急管理领域 —— 成都市城市安全与应急管理研究院：成都市城市安全与应急管理研究院完成应急行业蓉安大模型平台搭建，成功本地化部署 DeepSeek-R1 模型。平台搭建了安全知识库，涵盖法律法规等内容，能帮助隐患排查，提供整改建议，还可辅助生成城市风险研判预警要点信息。蓉安大模型能快速对接系统，如有限空间管控助手可自动生成安全管理措施，巡检助手能提示安全检查要点。