百新谷PCB+SMT下单系统--DeepSeek大模型实现1分钟Gerber文件PCB自动化智能解析报价

百新谷网络已专注PCB+SMT生产行业软件解决方案10年之久，对行业的痛点都有自己的分析与理解，针对行业出现的痛点，不断的对系统进行升级，目前的PCB+SMT下单系统V5.0版本。

DeepSeek的出现，有效的赋能了我们的PCB+SMT下单系统，利用自身的数据分析、机器学习、自然语言处理等技术优势，为PCB+SMT下单系统工业互联网提供数据分析、智能决策、知识管理、安全防护等方面的支持，帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量、增强市场竞争力。

我们利用DeepSeek大模型，做了自己的智能体尝试，利用智能体的分析理解能力，有效的自动化解析出Gerber文件的内容参数及PCB模拟线路图，下面是整个过程的建模与分析：

1. 确定智能体的目标:

客户上传自己的PCB设计图文件，智能体能自动解析出所有数据参数，以及给出相应的报价，做到1分钟内解析出来。

2. 收集相关数据，进行大量数据训练: 

Gerber文件通常采用RS-274X格式（扩展Gerber格式），它是一种ASCII文本文件，包含以下主要部分：头部信息：文件格式版本、单位（英寸或毫米）等。孔径定义：定义使用的孔径形状和尺寸。图形命令：描述图形元素（如线条、圆弧、多边形等）的绘制命令。层信息：不同层的图形数据。多种Pcb文件训练，多达60000+客户不同文件数据库，训练出对该行业知识的理解能力；

3. 模型微调:

准备与任务相关的特定数据集，用于对预训练模型进行微调。设置学习率、训练轮数批次大小等参数，以优化模型性能。 使用准备好的数据对模型进行微调训练，使其适应特定任务。

4.评估和优化模型:

使用测试数据集评估模型的性能，例如准确率、召回率、F1 值等指标。分析模型预测错误的案例，找出模型存在的问题。根据评估结果，调整模型参数、增加训练数据、改进模型结构等，以提升模型性能。

5.部署和应用智能体:

根据应用场景部署到云端服务器，开放API接口。