企业DeepSeek落地路径、架构及方案建议

一、基础支撑

• 数据与知识工程
• 需构建高质量数据/文件库
• 建立逻辑清晰的术语知识图谱（直接影响模型准确率）

二、工作模式特征

1. 数据应用逻辑：

• 非传统模型训练，采用"问题+业务数据"的推理模式
• 数据是否需注入模型取决于：
  ▪️ 数据稳定性（频繁变化的数据不宜训练固化）
  ▪️ 权限敏感性（模型缺乏原生权限控制）
  ▪️ 实施成本（GPU算力与算法人才投入高昂）

2. 幻觉问题溯源（R1版本14%幻觉率）：

• 无数据支撑的胡乱生成（V3版缺陷）
• 数据逻辑混乱导致的错误推理（R1版缺陷）
• 知识库内部矛盾
• 其他未定义因素

3. 用户意图理解挑战：

• 企业特有表达：行业黑话/简称占比38%
• 需求表述模糊：53%的工单存在信息不全
• 语义重复干扰：如技术文档多位置术语交叉

三、技术实现框架

• 三方交互架构
  （Venn图呈现）：
  ▪️ 用户输入 → 大模型 → 私域知识库（通过RAG增强检索）
• 核心优化路径
  
  ▪️ RAG技术解决实时数据融合问题
  ▪️ 知识图谱构建保障逻辑一致性

体系特点：

1. 渐进式能力架构
   从通用任务（L1）到战略决策（L4）层层递进
2. 场景定制化
   支持跨行业差异化需求（如制造业、服务业等）
3. 智能体驱动
   各层级均通过智能体实现任务执行与流程优化
4. 数据融合深度
   整合公共知识、企业私有数据与实时业务流

注：标注V3/R1可能代表不同版本模型的能力侧重，具体需结合企业技术文档进一步确认。