腾讯云大模型知识引擎x DeepSeek：打造智能服装搭配新体验

前言

在大众的认知里，一提起程序员的穿搭，脑海中便会不由自主地浮现出格子衫搭配牛仔裤的经典组合。仿佛程序员群体就是格子衫的代名词。但今天，我将借助腾讯云大模型知识引擎与 DeepSeek 的组合，着手搭建一个智能服装搭配应用。希望通过这一基于 AI 技术的创新应用，打破世人长久以来对我们程序员群体在穿搭方面的刻板印象，让大家看到程序员不仅能在代码世界里纵横驰骋，也能在时尚穿搭领域开拓出一片新天地。

大模型知识引擎 LKE

首先先来介绍一下什么是大模型知识引擎？

大模型知识引擎（LLM Knowledge Engine），是一款专为企业客户及合作伙伴打造的知识应用构建平台，依托大语言模型强大的运算能力而设计。它能融合企业自身专属数据，提供知识问答等实用应用范式以及原子能力接口服务，助力企业更迅速、高效地完成大模型应用搭建，切实推动大语言模型在企业服务场景中的落地应用。

不同行业的客户，都可借助行业大模型的优势，快速搭建起基于自然语言对话的自助问询服务体系，利用配套的运营工具，以较低成本实现服务质量的显著提升。该引擎主要服务于企业的运营维护人员，他们可通过配置管理平台，便捷地编辑与维护客户级知识库，确保业务接口的有效性。同时，借助机器学习技术，可以大幅提高运营人员训练机器人以及维护知识库的工作效率，让企业知识管理与应用更加智能、高效 。

腾讯云大模型知识引擎LKE核心优势在哪？

腾讯云大模型知识引擎，是面向企业客户及合作伙伴的，基于大模型的知识应用构建平台，结合企业专属数据，更快更高效地搭建Agent、RAG、工作流等多种模式应用，推动大语言模型在企业中的应用落地；大模型知识引擎已内置DeepSeek-R1、V3模型，可以分钟级快捷搭建并发布联网应用，且提供API快速接入。主要有以下四种：

1）大模型知识引擎产品官网：大模型知识引擎LKE知识应用搭建知识应用平台

2）大模型知识引擎原子能力接口文档：大模型知识引擎-文档中心

3）大模型知识引擎×DeepSeek应用创建指南：大模型知识引擎 DeepSeek应用创建指南

4）腾讯云DeepSeek API接入文档：知识引擎原子能力 对话-API 文档

三大核心优势：

• 高效搭建大模型应用：提供多种开发方式，能快速创建并发布企业级Agent、RAG 等应用。还预置官方插件，降低应用落地难度，助力企业高效打造优质大模型应用。
• 复杂知识处理能力强：借助OCR、LLM+RAG 、MLLM等技术，能精准智能解析复杂文档，提升知识提取的质量和效率。
• 配套工具链完善：开放多种配置工具，支持从测试、修正到发布、反馈增强的一站式流程，方便企业进行模型与知识管理。

三大核心应用场景：

#体验环节

既然是实战，那自然得先行体验与测评一番。腾讯云大模型知识引擎（LLM Knowledge Engine）X deepseek 能否满足我们的需求

选择体验中心选择deepseek大模型

让deepseek给我实现了一个迷宫游戏

代码如下：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <conio.h>
#include <windows.h>

using namespace std;

const int SIZE = 10;
enum Direction { RIGHT, DOWN, LEFT, UP };

struct Position {
    int x, y;
    Direction dir;
};

void printMaze(char maze[SIZE][SIZE]) {
    system("cls");
    for (int i = 0; i < SIZE; ++i) {
        for (int j = 0; j < SIZE; ++j) {
            cout << maze[i][j];
        }
        cout << endl;
    }
    Sleep(300); // 控制演示速度
}

bool solveMaze(char maze[SIZE][SIZE], Position start) {
    vector<Position> path;
    Position current = start;
    maze[current.x][current.y] = '*'; // 标记起点
    
    while (true) {
        printMaze(maze);
        
        // 检查是否到达终点
        if (maze[current.x][current.y] == 'E') return true;

        // 尝试按右手方向顺序移动
        bool moved = false;
        for (int i = 0; i < 4; ++i) {
            Position next = current;
            switch(current.dir) {
                case RIGHT: next.y++; break;
                case DOWN:  next.x++; break;
                case LEFT:  next.y--; break;
                case UP:    next.x--; break;
            }

            // 边界检查
            if (next.x >= 0 && next.x < SIZE && next.y >= 0 && next.y < SIZE) {
                char& cell = maze[next.x][next.y];
                if (cell == ' ' || cell == 'E') {
                    path.push_back(current);
                    current = next;
                    if (cell != 'E') cell = '*';
                    moved = true;
                    break;
                }
            }
            
            // 顺时针转向
            current.dir = static_cast<Direction>((current.dir + 1) % 4);
        }

        // 回溯处理
        if (!moved) {
            if (path.empty()) return false; // 无解
            maze[current.x][current.y] = '!';
            current = path.back();
            path.pop_back();
        }
    }
}

int main() {
    char maze[SIZE][SIZE];
    Position start;

    // 输入迷宫
    cout << "请输入10x10迷宫（使用#表示墙，S表示起点，E表示终点）：\n";
    for (int i = 0; i < SIZE; ++i) {
        for (int j = 0; j < SIZE; ++j) {
            cin >> maze[i][j];
            if (maze[i][j] == 'S') {
                start.x = i;
                start.y = j;
                start.dir = RIGHT;
            }
        }
    }

    if (solveMaze(maze, start)) {
        printMaze(maze);
        cout << "\n成功找到路径！";
    } else {
        cout << "\n没有可行路径！";
    }
    return 0;
}

效果还不错回答速度挺好，也不会出现deepseek官网的“服务繁忙”

实战环节

• 创建应用：“智能服装搭配应用” 在本文中，我们将展示如何从 0 到 1 创建一个 “智能服装搭配应用”，并将其打造为帮助用户解决穿搭难题的得力助手。
• 需求分析 首先我们需要明确应用的目标和需求。我们想要一个智能服装搭配应用，它能够根据用户的个人喜好、身材特点、场合需求以及实时流行趋势，为用户提供个性化的服装搭配方案。
• 需求功能 1.支持用户输入个人身材数据，如身高、体重、三围等，以及个人风格偏好，如简约风、复古风、运动风等。 2.依据用户提供的数据和偏好，结合季节、天气、不同场合（如日常通勤、商务会议、约会、运动等），从海量服装数据库中筛选出适配的服装单品组合。 3.展示搭配方案中每件服装的图片、款式介绍、购买链接。 4.提供时尚小贴士，如色彩搭配技巧、配饰选择建议等，帮助用户提升穿搭审美。 5.实时跟踪时尚潮流资讯，定期更新服装数据库与搭配方案，确保为用户提供最前沿的穿搭灵感。

话不多说，正式进入我们今天的实战环节

点击直接体验

登陆后选择应用管理

我们可以看到这里有非常丰富的，模型可供我们选择，我选择deepseek r1模型，至于为什么选择这个模型不仅是和我们今天文章的主题相符合，最重要的是我们的智能服装搭配需要借助deepseek r1模型强大的模型推理功能

接下来设置角色指令（也就是给大模型一个角色设定，让模型以一种特定的风格和身份与用户对话）

以下是模版，我们可以根据模版来设置：

#角色名称：角色概述和主要职责的一句话描述#风格特点：角色说话风格、性格特点 #输出要求：限制角色输出格式、内容字数、要求输出语言等情况 #能力限制：不在角色能力范围内的描述 能够达成以下用户意图 ##意图名称：清晰明确的需求名称，如硬件故障排查 ##意图描述：具体描述需要解决用户什么问题，如用户咨询硬件故障并寻求解决方案 ##意图示例：举例辅助说明用户实际问题 ##意图实现：说明对模型指令回复的具体要求，如反问澄清用户硬件型号

这个角色设置我就借助刚刚的deepseek模型来生成

接下来设置欢迎语

亲爱的用户，欢迎踏入时尚新世界！在这里，我们的智能服装搭配应用将成为您的专属时尚顾问。无论您是为身材苦恼，还是在不同场合纠结穿搭，又或是渴望紧跟潮流，我们都能满足您。输入身材数据与风格偏好，让应用为您量身定制穿搭方案，搭配高清服装图片、款式介绍及购买链接，更有贴心时尚小贴士为您加持。开启时尚之旅，遇见更美的自己，快来畅享这场时尚盛宴吧！

接下来我们导入服装搭配的知识库，知识引擎提供了两种导入方式

• 从本地文档导入：点击 “从本地文档导入” 选项，可选择将本地的知识文档，如 pdf、doc、docx、ppt、pptx 等格式文件（单个不超 300M），图片文件如 bmp、png、jpg、jpeg 等格式（单个不超 50M），通过点击选择或拖动的方式添加到指定区域。还能进行高级设置，如添加文档标签、设置到期时间、开启外部引用链接并选择链接方式 ，或自定义跳转链接等。
• 从网页导入：点击 “从网页导入” 选项，可读取网页信息生成文档进行导入。

接下来我们设置一些常见的问答

问答录入方式有以下几种：

• 批量导入问答：点击“+新建”下的“批量导入问答”，可从本地文件导入多组问答内容，适合已有大量问答数据的情况，能快速丰富知识库。
• 手动录入问答：选择“手动录入问答”，右侧出现录入问答内容区域，需分别在“问题”框输入问题，“答案”框输入对应答案。还可在“问题描述”框填写相关描述，辅助大模型理解何时引用该问答 ，适用于少量、个性化问答添加。
• 从文档生成：点击“从文档生成”，可在文档管理页选择已导入的文档，系统基于文档内容自动生成问答，能高效利用已有文档知识转化为问答形式。

批量导入要下载xlsx文档模版，按照模版填写

最让我惊喜的还是这个从文档生成也就是根据我们刚刚上传到知识库的文档中选择一个文档自动生成问答，试试效果如何

问答已经生成了，我们可以选择问答校验，选择是否要修改问答，如何修改，是否采纳该条问答

校验完成后会显示被采纳的问答

到这里，点击发布后知识库配置就顺利完成了

因为我的智能服装搭配需要走在时尚的前沿，所以我们必须打开联网搜索功能

我们再设置一个用户身材数据管理的工作流

先来试试应用的效果

给出我的社交场景需求：我是一名男性程序员要参加公司年会的表演环节但是我们没有统一的表演服，怎么搭配服装

“智能服装搭配”给我们返回了这样的一个结果，还蛮不错的

• 方案针对性强：精准锁定男性程序员这一群体，考虑到公司年会表演这一特定场景，从正式感与舞台效果出发，给出经典休闲西装和科技感机能风两种截然不同的方案。经典休闲西装组合适配多种体型，科技感机能风套装则针对苹果型、矩形身材，同时考虑到表演需求，对服装长度等细节给出建议，满足不同身材的男性在年会表演时的着装要求。
• 搭配要素解析全面：在色彩策略上，明确主色与点缀色，并说明这种搭配既符合程序员职业属性又能在舞台上出彩，让用户理解色彩搭配的原理。功能设计方面，从隐藏口袋放置表演道具，到弹性裤装和高回弹鞋履确保动作自由度与舒适度，全方位为表演时的实际行动提供便利。智能配饰的推荐，如编程主题表盘的智能手表、USB 充电式领带夹等，巧妙融入科技元素，贴合程序员身份，且极具创意。
• 购买指引清晰：详细列出推荐品牌、价格区间及电商平台，方便用户快速定位购买渠道，降低采购成本，节省时间。不过，推荐品牌相对较少，价格区间偏高，可能对预算有限的用户不太友好。

根据材料信息，针对男性程序员参加公司年会表演环节的服装搭配需求，提供以下专业建议：

一、核心搭配方案
方案1：经典休闲西装组合

单品构成：深蓝色休闲西装 + 深灰格纹衬衫 + 黑色修身长裤 + 棕色雕花皮鞋
场合指数：★★★★☆（适合舞台表演与社交场景）
体型适配：适合标准/倒三角体型，西装肩线需与肩宽吻合
材质说明：西装选用羊毛混纺（成分建议60%羊毛+40%聚酯），衬衫为棉质抗皱面料（200支纱密度）
方案2：科技感机能风套装

单品构成：黑色立领夹克（带LED灯带设计） + 石墨灰高领针织衫 + 碳纤维纹理束脚裤 + 防滑马丁靴
场合指数：★★★☆☆（更突出表演特性）
体型适配：适合苹果型/矩形身材，夹克长度建议覆盖臀部2/3
科技元素：夹克内置USB充电口，支持手机控制灯光模式（RGB调色）
二、关键搭配要素解析
色彩策略：

主色：藏青/炭黑/深灰（Pantone 19-4052 Classic Blue、19-4005 Black）
点缀色：电路板绿（Pantone 17-0336 TCX）或数据蓝（Pantone 18-3949 TCX）
采用中性色+科技色块拼接设计，既符合职业属性又具舞台效果
功能设计：

推荐选择带隐藏口袋的款式（可放置小型表演道具）
裤装建议弹性面料（氨纶含量≥8%）确保动作自由度
鞋履选择橡胶发泡中底（回弹率≥65%）提升舒适度
智能配饰：

智能手表搭配编程主题表盘（如ASCII艺术样式）
USB充电式领带夹（支持RGB灯光模式切换）
防蓝光眼镜（镜腿含微型投影功能）
三、购买指引
品类	推荐品牌	价格区间	电商平台
智能夹克	Vollebak	¥3,800-5,200	品牌官网
机能长裤	ACRONYM	¥1,600-2,800	SSENSE
科技配饰	TicWatch	¥900-1,500	京东自营

图示：斜肩上衣设计可参考应用于夹克剪裁，增强舞台表现力

> 注：具体款式选择需结合节目类型调整，歌舞类表演建议方案2，语言类节目推荐方案1。舞台灯光强烈时，避免纯白色系服装以防过曝。

实践总结

在利用腾讯云大模型知识引擎与 DeepSeek 搭建智能服装搭配应用的实践过程中，我收获颇丰。腾讯云大模型知识引擎的高效搭建能力令人赞叹。多种开发方式和预置插件，极大降低了应用搭建难度，让我能快速上手。其复杂知识处理技术，能精准解析服装搭配相关文档，为应用提供丰富知识支撑。完善的配套工具链支持从测试到反馈增强的一站式流程，在设置问答和优化应用时十分便捷，有效提升了开发效率。在应用搭建环节，选择 DeepSeek R1 模型为智能服装搭配提供了强大的推理能力。设置角色指令时，明确的风格和输出要求设定，让应用能更精准地与用户对话。导入知识库和设置问答的多种方式灵活实用，从文档生成问答功能节省了大量时间和精力。通过实际测试，这让我切实感受到技术融合带来的创新成果。但在应用在实践中也发现一些不足，后续可以考虑优化。