解密DeepSeek：探索六种灵活的部署模式

随着人工智能技术的飞速发展，像 DeepSeek 这样的先进 AI 模型/平台正被广泛应用于各个领域。然而，如何有效地将这些强大的工具部署到实际业务中，以满足不同的性能、安全和成本需求，成为了一个关键问题。幸运的是，DeepSeek 提供了多种部署模式，给予了用户极大的灵活性。

正如上图所示，DeepSeek 支持六种不同的部署模式。下面我们来逐一了解这些模式：

1. 云端部署 (Cloud Deployment)

一、项目概述

LazyGraphRAG是微软研究院最新推出的知识检索技术，是GraphRAG的改进版本，具有以下核心优势：

• 显著降低成本：索引构建成本仅为传统GraphRAG的0.1%
• 延迟处理策略：将大语言模型(LLM)的使用推迟到查询阶段，减少不必要的计算
• 混合搜索策略：结合最佳优先搜索和广度优先搜索技术
• 可调节的相关性测试预算：灵活平衡成本与答案质量

二、环境准备

1. 基础环境要求

• Python 3.10-3.12
• Git
• 虚拟环境管理工具(推荐使用Anaconda或pyenv)

2. 创建虚拟环境

bash
# 使用Anaconda创建环境
conda create -n lazygraphrag python=3.10
conda activate lazygraphrag

# 或使用pyenv创建环境
pyenv install 3.10.x
pyenv global 3.10.x
python -m venv lazygraphrag_env
source lazygraphrag_env/bin/activate  # Linux/Mac
# Windows: lazygraphrag_env\Scripts\activate

三、安装GraphRAG

由于LazyGraphRAG是GraphRAG的一部分，我们需要先安装GraphRAG:

医院如何构建AI生态下的新一代医院信息系统

引言

随着人工智能技术的飞速发展，医疗行业正经历前所未有的变革。传统的医院信息系统(HIS)已难以满足智能医疗的需求，构建以"知识-模型-智能体"一体化的AI生态系统成为医院数字化转型的必然选择。本文将深入探讨医院如何构建新一代信息系统，实现从数据驱动到知识驱动、从流程自动化到决策智能化的跨越式发展。

一、传统医院信息系统的局限

传统医院信息系统主要围绕业务流程和数据管理构建，存在以下局限：

1. 信息孤岛严重：各子系统间数据割裂，难以形成统一视图
2. 数据利用率低：大量医疗数据被收集但未被充分挖掘和利用
3. 流程导向思维：过于关注流程自动化，缺乏决策支持能力
4. 扩展性不足：难以适应新型医疗场景和技术的快速迭代
5. 被动式服务：缺乏主动预测和干预能力

面对医疗资源紧张、慢性病管理压力增大、个性化精准医疗需求提升等挑战，传统系统已难以为继。我们需要一个全新的范式来重构医院信息系统。

二、AI生态系统的分层架构设计

基于"知识-模型-智能体"一体化架构，新一代医院信息系统应构建四层结构：

我最爱用的5个MCP推荐

在使用AI助手进行日常工作的过程中，我发现MCP工具极大地提高了我的效率和创造力。今天，我想和大家分享我最常用的5个MCP工具，它们分别是Google搜索、网页抓取、顺序思维、文件系统操作和Mermaid图表生成器。这些工具不仅让我的工作流程更加顺畅，也使得AI助手能够更好地满足我的需求。

1. Google搜索 (google-search)

在信息爆炸的时代，快速获取准确信息是提高工作效率的关键。Google搜索MCP允许AI助手直接从互联网获取最新、最相关的信息，这对于需要实时数据或特定知识的场景非常有用。

使用场景：

• 查询最新的行业动态和新闻
• 获取特定问题的解决方案
• 查找开源项目或技术文档
• 核实事实或数据

每当我需要确认某个信息或者了解某个领域的最新发展，我都会让AI助手使用Google搜索功能，它能够提供比AI模型训练数据更新的信息，让我的决策更有依据。

配置：

"google-search": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "g-search-mcp"
        ]
      }