ai项目：双卡 RTX 6000 部署 大模型智能问答 + 中医数字人全链路：从环境到跑通【可以导入自己的知识资料变成模拟您：回答问题+起个题目便可以一键生成专属您个人的数字人】

--- 本文基于真实落地项目整理，系统已打通"素材导入 → ASR/VL理解 → 知识校对 → 声纹/形象提取 → LoRA风格训练 → 配音 → 数字人视频合成"的原链路，完整架构与代码见仓库。---## 1. 产品定位与业务链路本系统面向中医场景，有两套相互关联但不可混同的业务链路：| 链路 | 核心功能 | 输出 ||------|---------|------|| **知识问答链** | 中医经典/医案/文章管理 → ASR转录 → 知识校对 → 三阶段问诊 → 带注释回复 | 辅助医疗问答，不替代临床诊断 || **名医数字分身链** | 医师素材 → 知识/声音/形象提取 → RAG+防幻觉 → 讲稿生成 → 声纹克隆+数字人视频 | 医师讲课视频，内容可追溯 |此外还有独立的经典课程生成、通用 LoRA 管理、标注与转录校对等功能，与数字人链路共享基础设施但数据主键独立。 ⚠️ 重要说明：当前系统面向受控环境，未完成完整用户身份隔离、医学审核与发布合规治理，**不作为面向公众的自动诊疗服务**。---## 2. 硬件环境| 组件 | 规格 | 说明 ||------|------|------|| GPU | 2x NVIDIA RTX 6000 Ada | 48GB × 2，LLM推理+数字人生成 || CPU | 64核以上 | Intel/AMD 服务器级 || 内存 | 256GB+ | RAG 向量检索+数据库 || 存储 | 2TB NVMe SSD + 大容量硬盘 | 视频素材、LoRA 模型、向量数据 || 系统 | Ubuntu 22.04 LTS | Docker 容器化部署 |---## 3. 总体架构```┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ nbs