├─第1章 DeepSeek+SpringAI实战AI智能家庭医生–课程导学
│ 1-1 DeekSeep应用开发–课程导学.mp4
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├─第2章 DeepSeek项目介绍
│ 2-1 AI家庭医生项目效果展示.mp4
│ 2-2 AI家庭医生课程内容介绍.mp4
│ 2-3 项目架构及技术选型详细讲解.mp4
│ 2-4 项目详细分析及DeepSeek适用场景.mp4
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├─第3章 【DeepSeek与ollama】 手把手本地部署DeepSeek
│ 3-1 关于deepseek基本原理介绍.mp4
│ 3-2 为什么选择ollama大模型服务？.mp4
│ 3-3 MAC安装Ollama本地部署DeepSeek.mp4
│ 3-4 Windows11安装Ollama本地部署DeepSeek.mp4
│ 3-5 Windows配置Ollama与DeepSeek自定义目录环境.mp4
│ 3-6 Ollama常用命令脚本.mp4
│ 3-7 PageAssist 浏览器可视化UI集成DeepSeek.mp4
│ 3-8 Chatbox AI本地可视化UI集成DeepSeek.mp4
│ 3-9 CherryStudio集成硅基流动满血DeepSeek Api.mp4
│ 3-10 DeepSeek 离线与线上api区别？.mp4
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├─第4章 【构建项目环境】 手把手搭建《AI家庭医生》项目开发环境
│ 4-1 OpenJDK21与maven环境介绍.mp4
│ 4-2 使用IDEA配置基础项目环境.mp4
│ 4-3 数据库选型对比抉择.mp4
│ 4-4 MySQL8数据库与可视化Navicat建库.mp4
│ 4-5 内网互通原则（私有专有网络）.mp4
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├─第5章 【搭建单应用服务基础架构】 基于SpringBoot3构建项目基础架构
│ 5-1 SpringBoot3 快速入门.mp4
│ 5-2 使用Maven搭建SpringBoot3基础架构.mp4
│ 5-3 SpringBoot配置文件yml的妙用.mp4
│ 5-4 SpringBoot多环境配置文件解耦.mp4
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├─第6章 【集成DeepSeek编码】SpringAI整合Ollama集成DeepSeek
│ 6-1 使用Restful接口通过Ollama的Api调用大模型.mp4
│ 6-2 使用Postman掌握对Ollama的Api接口调用.mp4
│ 6-3 SpringAI在项目中起着怎样的关键性作用.mp4
│ 6-4 SpringAI集成ollama实现deepseek同步调用.mp4
│ 6-5 ollama实现deepseek流式stream调用.mp4
│ 6-6 使用service对控制器与业务功能进行解耦优化.mp4
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├─第7章 【服务端推送事件】 如何让家庭医生进行病情分析并提供解决方案？
│ 7-1 SSE服务端推送事件原理机制剖析.mp4
│ 7-3 结合通义灵码开发基于SSE的H5客户端.mp4
│ 7-4 创建服务接口并连接SSE服务.mp4
│ 7-5 连接SSE服务并发送单条消息.mp4
│ 7-6 解决SSE服务调用的跨域问题.mp4
│ 7-7 SSE服务推送消息给所有客户端.mp4
│ 7-8 ADD事件批量消息流式推送与自动重连机制.mp4
│ 7-9 SSE服务同时在线人数统计.mp4
│ 7-10 ollama定制deepseek医生角色的提示词引擎.mp4
│ 7-11 改造ollama流式响应返回家庭医生业务数据.mp4
│ 7-12 家庭医生H5页面代码梳理与联调SSE测试.mp4
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├─第8章 家庭医生离线数据及deepseek病情分析数据持久化
│ 8-1 手把手创建医患沟通数据库表设计.mp4
│ 8-2 为家庭医生数据库配置数据源.mp4
│ 8-3 SpringBoot3集成MyBatisPlus持久层.mp4
│ 8-4 AI家庭医生病情分析记录持久化.mp4
│ 8-5 查询并展示AI家庭医生的沟通记录数据.mp4
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├─第9章 【家庭医生项目容器化部署】 如何搭建线上算力云架构？
│ 9-1 GPU算力云服务器的采购推荐.mp4
│ 9-2 安全组配置与SSH工具使用.mp4
│ 9-3 云端部署并配置deepseek大模型.mp4
│ 9-4 云服务器配置安装OpenJDK21.mp4
│ 9-5 云服务器安装Docker容器.mp4
│ 9-6 Docker安装MySql8与数据表迁移.mp4
│ 9-7 发布项目 – 生产环境参数配置.mp4
│ 9-8 发布项目 – SpringBoot3 项目打包发布.mp4
│ 9-9 发布项目 – 安装配置Nginx.mp4
│ 9-10 发布项目 – Nginx发布家庭医生前端项目.mp4
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├─第10章 课程回顾与总结
│ 10-1 课程总结.mp4
│
└─源码.zip
有需要联系v；加客服窗口的联系方式
摘要：本文深入探讨了DeepSeek+SpringAI在2025年实战AI家庭医生应用的发展。文章从技术优势、应用场景、用户体验和未来展望四个方面进行了详细阐述，旨在为读者展现AI家庭医生应用的前景和挑战。
1、技术优势
DeepSeek+SpringAI结合了深度学习和自然语言处理技术，为AI家庭医生应用提供了强大的技术支持。首先，深度学习技术使得AI能够从海量数据中学习，提高诊断准确率。其次，自然语言处理技术使得AI能够理解用户的语言，实现人机交互。此外，SpringAI框架的灵活性和可扩展性，使得AI家庭医生应用能够快速适应不同场景和需求。
DeepSeek+SpringAI在图像识别、语音识别和语义理解等方面具有显著优势。例如，在图像识别方面，AI能够准确识别患者病情，为医生提供诊断依据；在语音识别方面，AI能够实时捕捉患者症状，提高诊断效率；在语义理解方面，AI能够理解患者意图，提供个性化服务。
此外，DeepSeek+SpringAI还具有强大的数据挖掘和分析能力，能够从海量数据中挖掘出有价值的信息，为医生提供决策支持。
2、应用场景
AI家庭医生应用在医疗领域具有广泛的应用场景。首先，在基层医疗机构，AI家庭医生可以协助医生进行初步诊断，提高诊断准确率，减轻医生工作负担。其次，在家庭护理领域，AI家庭医生可以实时监测患者病情，提供个性化护理方案，提高患者生活质量。此外，AI家庭医生还可以应用于远程医疗、健康管理等领域。
在基层医疗机构，AI家庭医生可以协助医生进行病例分析、影像诊断、药物推荐等工作。通过深度学习和自然语言处理技术，AI家庭医生能够快速识别患者病情，提高诊断准确率，减少误诊和漏诊。
在家庭护理领域，AI家庭医生可以实时监测患者生命体征，如心率、血压等，及时发现异常情况，并提醒患者和家属。同时，AI家庭医生还可以根据患者病情，提供个性化的护理方案，如饮食、运动、用药等方面的建议。
3、用户体验
AI家庭医生应用注重用户体验，通过简洁直观的界面设计，使得用户能够轻松上手。此外，AI家庭医生还具有以下特点：
1）智能推荐：根据用户病情和需求，AI家庭医生能够智能推荐相关医疗资源，如医院、医生、药品等。
2）个性化服务：AI家庭医生能够根据用户病情和需求，提供个性化的诊断、治疗和护理方案。
3）便捷沟通：用户可以通过语音、文字等多种方式与AI家庭医生进行沟通，实现实时咨询。
4）隐私保护：AI家庭医生应用采用加密技术，确保用户隐私安全。
4、未来展望
随着人工智能技术的不断发展，AI家庭医生应用将具有更广阔的发展前景。未来，AI家庭医生应用将具备以下特点：
1）智能化：AI家庭医生将具备更强的自主学习能力，能够不断优化诊断和治疗方案。
2）个性化：AI家庭医生将根据用户病情和需求，提供更加个性化的服务。
3）普及化：AI家庭医生应用将更加普及，为更多患者提供便捷、高效的医疗服务。
4）跨界融合：AI家庭医生将与物联网、大数据等技术深度融合，为医疗行业带来更多创新。
总结：
DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用在技术、应用场景、用户体验和未来展望等方面具有显著优势。随着人工智能技术的不断发展，AI家庭医生应用将为医疗行业带来革命性的变革。
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