基于AI大模型的医药知识工程系统部署方案

背景介绍

• 生命科学+数据要素+人工智能：生命科学是朝阳产业，数据要素成为重要资产，人工智能技术（特别是大模型）发展迅速，推动产业变革。
• AI+生命科学产业赛道：OpenAI和DeepSeek加速大模型在各垂直领域落地，市场规模巨大，算力基础设施是关键。
• 人工智能和大模型基本概念：大模型具有涌现能力，参数超过100亿，支持多模态技术，与生命科学结合潜力巨大。
• 生成式人工智能：基于深度学习的神经网络，如Transformer，在文本数据上实现序列到序列学习。
• 大语言模型的核心基础-Transformer：优势在于文本数据上的序列到序列学习，通过自注意力机制理解上下文关系。
• Transformer拓展生物基因和蛋白：DNA-BERT、DNA-GPT等方法应用于生物基因和蛋白领域。
• 生命科学+大模型核心难点：多模态进阶，如PD1靶点等。
• AI带来的颠覆性变化：AI是确定性的生产力革命，大模型能力提升和成本降低实现技术平权，影响力巨大。
• 大语言模型在生物医药全生命周期的使用场景：包括药物发现、临床研究、上市后推广等。
• 大语言模型在生物医药行业应用实例：立项调研、研发辅助、临床病例报告处理、市场调研分析、销售培训等。
• 正确认识大模型的“能”与”不能”：大模型是能力而非产品，知识有对错，语言能力强，但多模态数据能力有限，记忆能力有限，幻觉问题存在。
• 正确认识大模型的使用的进阶：从简单问答到复杂推理，再到多Agent协作，打通业务流程和组织系统。

大模型技术

• 大模型L2级使用（RAG）：整合内部知识库和外部情报，提高大模型的利用广度和精度。

系统构成

• 知识的获取：从各种来源收集、整理和提取知识，包括领域专家、文献资料、数据库、网络资源等。
• 知识的表示与存储：以计算机能够理解和处理的形式表示知识，存储在知识库中，如关系型数据库、NoSQL数据库、图数据库等。
• 知识的推理：基于已有的知识和输入的信息，运用推理算法和策略进行逻辑推理。
• 知识的应用与交互：将知识工程系统的成果应用到实际的业务场景中，实现用户与系统的交互。

摩熵数科

• 丰富的数据基础：涵盖生物学、化学、药学、医学四大学科，数据量50亿+，适用场景200+。
• 积累的技术经验：内部业务各环节应用大模型，效率提升50%。
• 服务客户的实际案例：嵌入大模型及外部数据，调用内部知识库，效果远高于通用大模型。

解决方案

• 摩熵数科的服务内容：知识工程系统、垂类微调（SFT）、挂载知识库私有化部署、垂类智能体开发、模型微调、系统定制开发、接入外部知识库。
• 部署方案：私有化部署、云端部署、按量付费、调用API。
• DeepSeek部署环境与硬件需求：CPU、内存、硬盘、GPU等配置要求，部署周期和成本。

结论

• 大模型技术在生物医药行业应用广泛，能够显著提升效率，推动产业变革。
• 摩熵数科提供基于AI大模型的医药知识工程系统，涵盖数据、技术和服务，助力企业应用AI能力。
• 部署方案多样，可根据企业需求选择私有化部署、云端部署或按量付费等模式。