大模型技术落地实战｜青软×东北大学联合开展"DeepSeek+智能体开发糖尿病预治智能助手"项目实训

本次实训没有采用传统的从零编码模式，而是将【DeepSeek大模型】与【低代码开发平台】组合应用，引入真实医疗场景中。

可视化工作流编排与低代码操作，让学生无需深陷复杂的后端工程，即可快速完成智能体搭建、知识库挂载与模型调优。空出时间，把主要精力聚焦在提示词工程、业务逻辑设计和用户体验优化等大模型应用开发的核心能力上。同时夯实Web前端基础，涵盖HTML5、CSS3、ES6等内容，并深入大模型调用、RAG知识库构建、工作流编排、智能体开发等前沿模块。最终学生学到的不只是某一门编程语言，更是当前产业界正在大规模采用的AI应用开发方法论。

实训以”糖尿病预治智能助手”为业务主线，要求学生完成面向真实用户的健康管理产品。系统涵盖糖尿病风险预测、个性化生活方案定制、每日生活打卡、AI医生在线咨询、健康科普资讯等完整功能，背后通过多个工作流分别支撑风险评估、方案生成、打卡分析与智能复盘，并接入糖尿病专科知识库实现RAG检索增强，让AI回答有据可依。

真实医疗健康场景的引入，让技术学习有了清晰的业务落脚点。学生需要思考的不只是”功能怎么实现”，还包括”风险预测结果如何向用户解释””AI咨询的边界在哪里””干预建议如何形成闭环”，这些问题恰恰是产业级AI产品开发中最关键的部分。

东北大学软件工程学科实力位居国内高校第一梯队，参训学生超 80% 在实训前就已掌握扎实的 Web 前后端开发基础，实训得以在高起点上快速推进。最终6个小组全部高质量完成项目交付。

更超出预期的是，多数小组在规定功能之外主动加码：有的集成金仓国产数据库完成国产化适配，有的探索鸿蒙前端开发，还有小组补齐了单元测试与性能测试体系。学生自发把信创替代、工程质量这些产业真实要求做进了课程项目，展现出扎实的工程素养与技术敏锐度。

教学组织上，实训严格遵循软件工程规范，设置项目宣讲、需求分析、编码实践、中期检查、项目答辩完整环节，学生分组担任项目经理、开发、测试等角色，在真实团队协作中体验DevOps一体化理念；讲师采用”业务需求驱动、逐层分析设计”的引导式教学，带领学生从需求出发逐层完成设计、编码、测试与优化。

本次实训是青软与东北大学长期产教融合合作的延续。对学生而言，从大模型调用到智能体编排、从需求分析到项目交付，他们在校期间就完整走完了企业级AI应用开发流程，对职业方向有了更清晰的认知；对高校而言，DeepSeek、低代码开发平台等产业级工具与真实业务场景进课堂，让教学内容与产业前沿保持同步。

青软集团将持续以产业需求为导向、以真实项目为载体、以平台工具为支撑，把大模型时代的最新开发范式转化为可教学、可实践的课程资源，助力更多高校培养拿得出手、用得上的AI应用开发人才。