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美林數據技術股份有限公司(簡稱:美林數據,NEEQ:831546)是國內知名的數據治理和數據分析服務提供商。

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Deepseek從“接入”到“用起來”還有哪些工作?

2025-04-01 10:44:59
引言在當今數字化浪潮的沖擊下,企業數據的管理和應用成為制勝關鍵。隨著Deepseek開源大模型的崛起,很多單位紛紛接入 Deepseek 開展試點應用,試圖在智能化浪潮中搶占先機。那么,如何才能把deepseek用得好,還有哪些工作要做呢?

??部署了Deepseek就可以問答了嗎?

??數據治理平臺管理了非結構化數據,對接Deepseek就可以用了嗎?

??全部輸入給deepseek,有數據安全問題嗎?

??企業私有知識庫解決解決什么問題呢?

??企業自有的檔案庫,可否對接給deepseek作為私有知識庫?

??私有知識庫的構建就是文檔存儲到一起能訪問嗎?

??為什么覺得企業接入deepseek的回答沒有網頁版的回答準確性好?

??……還有哪些工作要做?


接入 Deepseek 后的“迷茫”:問題出在哪里?

許多企業在成功部署 Deepseek 后,滿懷期待地投入使用,卻發現效果差強人意,問答效果不如網頁版理想。問題究竟出在哪里呢?我們總結了以下幾點關鍵原因:

??輸入問題不清晰或模糊:欠缺根據用戶習慣構建提示詞,如專業領域術語庫、縮略語等;

??缺乏相關知識:非結構化數據接入不夠、或者沒有有效接入;RAG檢索增強生成需要優化;

??上下文理解不足:對輸入的問題理解不足、輸入給大模型的自然語言有偏差、缺乏行業名詞等;

??存在模型偏見及錯誤:各類非結構化數據的描述信息不規范、標識錯誤等需要修正、敏感場景中需要對輸出內容進行安全過濾及審核;

??模型推理能力有限:需要基于實際場景情況,進行推理能力優化、調整續聯策略等;

??實時信息缺失:作為知識庫的文檔內容缺乏更新機制,需要進行維護。

??……


數據治理:解鎖 Deepseek 智能問答的關鍵

通過對上述關鍵原因進行分析,我們可以發現:

①問題不清,專業領域術語庫、名詞解釋不全!

②理解不足,元數據缺失、屬性定義不完整、需要修正!

③模型偏見及錯誤,文檔分類錯誤、結構化的描述信息缺失、標識錯誤、權限問題等!

④數據錯誤,數據缺失、錯誤、重復等問題!

⑤實時信息缺失,數據管理層面的數據更新問題!

⑥大模型的輸出出現敏感詞,數據安全問題!

數據治理:解鎖 Deepseek 智能問答的關鍵

數據治理是企業數據應用的基礎,基于本地知識庫的大模型智能問答也是如此。只有通過數據治理,對企業的非結構化數據的元數據、標簽、權限、質量、安全等進行合理管控,輸入給Deepseek才能得到較好的回答。

基于數據治理的 Deepseek 智能問答應用方案

那么,如何通過數據治理實現Deepseek 高質量的智能問答應用呢?從Deepseek”接入“到”用起來“還有哪些工作要做呢?

基于數據治理的 Deepseek 智能問答應用方案

01、如何基于數據治理平臺管理的非結構化數據構建企業本地知識庫

用戶(如“氣動專業研發人員”)在數據治理平臺上傳非結構化文件(如“J型號A系列發動機葉片氣動實驗報告”,“J型號A系列發動機氣動布局設計方案”)。平臺對這些文件數據進行預處理,格式轉換等操作(如“J型號A系列發動機葉片氣動實驗報告”,提取文件名稱,所屬項目,權限,密級,質量,標簽,安全等元數據)。對文檔進行切片并存儲到向量庫、圖模型庫中(如“J型號A系列發動機葉片氣動實驗報告”按照切片策略進行了切片,并存儲到向量庫)。

02、理解用戶提出的問題并匹配本地知識庫

當用戶提出問題(如“J型號A系列發送機葉片的進氣參數設計值是多少”)時,系統首先需要理解問題的語義,并在本地知識庫中檢索相關的知識(如“J型號A系列發動機”“葉片”“進氣參數”“設計值”等關鍵詞)。通過自然語言處理技術,對用戶問題進行語義分析,提取關鍵信息,然后與本地知識庫中的數據進行匹配,找到與問題最相關的文件或文檔片段(如系統會查詢J型號相關文件中與葉片進氣參數設計值相關的內容。通過匹配算法,確定與問題最相關的文檔或文檔片段)。

03、理解匹配的文檔知識,形成提示詞并發送大模型

匹配相關文檔,系統進一步理解文檔中的知識,將其與用戶問題進行結合(如對于“J型號A系列發動機氣動布局設計方案”中關于葉片進氣參數設計值的描述為xxx)。構建 Prompt(提示詞),將用戶問題和匹配到的文檔片段進行整合,形成完整輸入。大模型根據 Prompt (提示詞)對問題進行深入分析和響應,生成準確的答案。在數據處理過程中需要通過數據治理平臺,對數據權限、安全等進行過濾;與用戶權限進行匹配、多輸出內容進行敏感詞過濾等給出答案。

04、借助數據治理平臺,實現問答中的數據安全控制

用戶在數據處理過程中需要通過數據治理平臺,對數據權限、安全等進行過濾,與用戶權限進行匹配、對輸出內容進行敏感詞過濾等給出答案。

至此,完成了一次用戶問答交互,還可以選擇基于上下文的回復,進行多輪問答。

美林數據治理平臺× Deepseek:開啟智能問答新時代

美林數據治理平臺作為專業的數據治理工具,承接了非結構化數據的分類、元數據、標簽、安全、更新機制、術語等信息,為企業私有知識庫的建立提供了強大支撐,為deepseek提供數據及關于數據的解釋、安全信息等。

通過數據治理,企業可以將散落的數據整合起來,提升數據質量,保障數據安全,為 Deepseek 提供高質量的數據輸入;Deepseek 憑借其強大的自然語言處理能力,為企業提供智能、高效的問答服務。這種結合不僅提升了企業的數據應用能力,還為企業數字化轉型注入了新的動力。

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