云大模型知識(shí)引擎「快易省」搭建DeepSeek企業(yè)級(jí)應(yīng)用

騰訊云大模型知識(shí)引擎「快、易、省」的搭建DeepSeek企業(yè)級(jí)應(yīng)用01概述企業(yè)級(jí)的DeepSeek如何搭建及應(yīng)用場(chǎng)景大模型知識(shí)引擎產(chǎn)品介紹案例實(shí)踐目錄030204騰訊云全棧AI服務(wù)上線DeepSeek模型通過(guò)DeepSeek

API

和應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)多級(jí)能力，滿(mǎn)足用戶(hù)各類(lèi)需求知識(shí)引擎應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)：面向初級(jí)開(kāi)發(fā)者&企業(yè)運(yùn)營(yíng)API服務(wù)：面向資深開(kāi)發(fā)者&企業(yè)開(kāi)發(fā)者（滿(mǎn)血版）（零代碼）騰訊云DeepSeek

API服務(wù)調(diào)用——安全、高可用目標(biāo)客戶(hù)和場(chǎng)景：面向具有一定開(kāi)發(fā)能力的企業(yè)/資深開(kāi)發(fā)者，期望通過(guò)多款原子能力組建專(zhuān)屬服務(wù)。可結(jié)合文檔解析、拆分、embedding、多輪改寫(xiě)等服務(wù)進(jìn)行組裝，定制企業(yè)專(zhuān)屬

AI

業(yè)務(wù)。主要優(yōu)勢(shì)：API服務(wù)更穩(wěn)定、安全、易用；滿(mǎn)足大批量使用，可以彈性擴(kuò)容滿(mǎn)足客戶(hù)需求；支持購(gòu)買(mǎi)專(zhuān)屬并發(fā)；限時(shí)免費(fèi)試用（

2025年2月25日23:59:59

前）；兼容openai的API接口協(xié)議，可快速調(diào)用體驗(yàn)。騰訊云大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)“知識(shí)引擎”——免部署，分鐘級(jí)搭建應(yīng)用5目標(biāo)客戶(hù)和場(chǎng)景：面向具備簡(jiǎn)單開(kāi)發(fā)能力的初級(jí)開(kāi)發(fā)者、企業(yè)運(yùn)營(yíng)人員?？赏ㄟ^(guò)模型選擇、提示詞模版、RAG配置能力等加速大模型應(yīng)用構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)與自身業(yè)務(wù)系統(tǒng)的無(wú)縫對(duì)接。主要優(yōu)勢(shì)：國(guó)內(nèi)率先支持「DeepSeek滿(mǎn)血版+私域知識(shí)管理+實(shí)時(shí)搜索」于一體分鐘級(jí)搭建大模型應(yīng)用集成私域知識(shí)庫(kù)，讓AI更專(zhuān)業(yè)，支持復(fù)雜圖文混排文檔解析接入搜狗搜索增強(qiáng)API，一鍵開(kāi)關(guān)，即可讓DeepSeek實(shí)時(shí)獲取互聯(lián)網(wǎng)最新資訊，提升時(shí)效性和回答準(zhǔn)確度騰訊云大模型知識(shí)引擎：基于大模型的應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)聚焦嚴(yán)謹(jǐn)場(chǎng)景，打造大語(yǔ)言模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái),

提供LLM+RAG、工作流、Agent多種應(yīng)用開(kāi)發(fā)方式，來(lái)助力企業(yè)及開(kāi)發(fā)者，加速大模型應(yīng)用落地。應(yīng)用場(chǎng)景一網(wǎng)通辦政務(wù)電子說(shuō)明書(shū)虛擬導(dǎo)游文旅語(yǔ)音助手汽車(chē)代理人輔助...金融騰訊內(nèi)部產(chǎn)品合作數(shù)智人騰訊學(xué)堂企點(diǎn)客服樂(lè)享大模型turbostandardlargestandard-256k混元大模型三方大模型騰訊云行業(yè)大模型精調(diào)知識(shí)大模型/多模態(tài)大模型金融/教育/醫(yī)學(xué)行業(yè)大模型應(yīng)用原子能力零售插件②工作流模式指定工作流響應(yīng)用戶(hù)對(duì)話①標(biāo)準(zhǔn)模式內(nèi)置RAG最優(yōu)流程③Agent模式調(diào)用插件/復(fù)雜工作流響應(yīng)用戶(hù)對(duì)話①官方插件文檔解析/混元文生圖..②自定義插件文檔解析多輪改寫(xiě)文檔拆分重排序（rerank)文檔解析-拆分-入庫(kù)-檢索向量化（embedding）騰訊云大模型知識(shí)引擎：三大應(yīng)用模式，滿(mǎn)足客戶(hù)多樣需求平臺(tái)內(nèi)置最佳實(shí)踐流程，只需導(dǎo)入文檔/問(wèn)答對(duì)，即可達(dá)到更穩(wěn)定和精確的知識(shí)問(wèn)答效果。適用于企業(yè)知識(shí)服務(wù)、產(chǎn)品咨詢(xún)等嚴(yán)肅問(wèn)答場(chǎng)景。使用指定的工作流來(lái)響應(yīng)用戶(hù)所有對(duì)話。如果你對(duì)應(yīng)用的執(zhí)行流程，有更加個(gè)性化的需求，可以通過(guò)工作流，來(lái)拖拉拽各種原子能力，編排你想要的流程。Agent模式由大模型進(jìn)行任務(wù)自主規(guī)劃和工具調(diào)用（function-call），可實(shí)現(xiàn)高效應(yīng)用搭建。適用于有靈活回復(fù)或快速搭建需求的服務(wù)問(wèn)答場(chǎng)景。標(biāo)準(zhǔn)模式“RAG：最強(qiáng)知識(shí)外掛”Agent模式“AI指揮官”工作流模式“智能生產(chǎn)線”要穩(wěn)定選標(biāo)準(zhǔn)模式，要定制選工作流，要嘗鮮選Agent！w‘!N??$?3Deep5eekü!

&文件助手智能客服員工服務(wù)專(zhuān)家助手把企業(yè)五花八門(mén)的知識(shí)庫(kù)喂給大模型，沒(méi)那么簡(jiǎn)單！難點(diǎn)：企業(yè)知識(shí)格式多樣、圖文并茂有線表格無(wú)線表格少線表格橫向多欄縱向多欄圖/圖注群組表/表注群組跨欄段落跨圖段落跨表段落圖表文環(huán)繞復(fù)雜的表格結(jié)構(gòu)復(fù)雜的子元素識(shí)別段落內(nèi)圖像表格內(nèi)圖像段落內(nèi)公式表格內(nèi)公式復(fù)雜排版的閱讀順序傳統(tǒng)OCR技術(shù)局限：識(shí)別精度低、元素易丟失大模型知識(shí)引擎:

強(qiáng)大RAG能力加持，搭建精準(zhǔn)的知識(shí)問(wèn)答應(yīng)用復(fù)雜文檔解析、切分、檢索、推理、生成準(zhǔn)確率保持領(lǐng)先高準(zhǔn)確的復(fù)雜文檔解析、切分能力基于OCR大模型，打造的解析引擎，突破圖文混排版面分析、復(fù)雜表格識(shí)別等文檔解析技術(shù)瓶頸，支持超過(guò)20類(lèi)文檔類(lèi)型。業(yè)界首個(gè)支持200MB以上超大文檔

vs.

業(yè)內(nèi)普遍100MB內(nèi)豐富的文檔類(lèi)型，超過(guò)26類(lèi)

vs.

業(yè)內(nèi)普遍

10類(lèi)以?xún)?nèi)支持圖文混排（多列排版）版面分析

、圖文表/公式/頁(yè)眉等元素識(shí)別識(shí)別精度高、圖片元素不丟失高準(zhǔn)確的綜合檢索能力上線基于LLM的embedding模型，多文檔信息召回率從85%提升到92%；混合檢索+Text2SQL能力，提升超大表格單表檢索及跨表檢索準(zhǔn)確率，SQL執(zhí)行準(zhǔn)確率80%+通過(guò)SQL檢索表格信息Query“非智能且在售，并且一級(jí)分類(lèi)是天棚燈的產(chǎn)品包含哪些”騰訊云RAG+DeepSeek：充分考慮文、圖兩種模態(tài)的檢索優(yōu)化、能力打磨“制動(dòng)系統(tǒng)怎么保養(yǎng)？”說(shuō)明書(shū)樣例 騰訊云RAG+DeepSeek：圖文并貌的產(chǎn)品操作說(shuō)明智能客服自動(dòng)化服務(wù)開(kāi)發(fā)票、掛號(hào)、預(yù)約試駕、政務(wù)服務(wù)...滿(mǎn)意度分析適合處理過(guò)程復(fù)雜且分支較多、對(duì)結(jié)果準(zhǔn)確性要求高的業(yè)務(wù)場(chǎng)景員工服務(wù)報(bào)銷(xiāo)、IT報(bào)修、預(yù)訂會(huì)議室...面向復(fù)雜業(yè)務(wù)流程場(chǎng)景，升級(jí)復(fù)雜應(yīng)用構(gòu)建能力提供10+畫(huà)布節(jié)點(diǎn)，編排復(fù)雜應(yīng)用，復(fù)雜流程的執(zhí)行準(zhǔn)確率和對(duì)話完成率效果領(lǐng)先。通過(guò)可視化拖拉拽的方式編排不同的原子能力，零代碼/低代碼構(gòu)建業(yè)務(wù)流程。其中參數(shù)提取節(jié)點(diǎn)，支持多參數(shù)同時(shí)提取、基于對(duì)話歷史進(jìn)行多輪反問(wèn)澄清等優(yōu)勢(shì)能力，對(duì)話效果更優(yōu)勢(shì)。大模型相關(guān)的節(jié)點(diǎn)均接入DeepSeek

R1和V3模型，可支持自由選擇和切換。大模型知識(shí)引擎“工作流”:

支持用戶(hù)快速編排復(fù)雜應(yīng)用1.信息收集節(jié)點(diǎn)3.基礎(chǔ)節(jié)點(diǎn)均已支持DeepSeek模型已支持DeepsSeek模型2.信息處理節(jié)點(diǎn)辦公提效實(shí)用工具由大模型自主拆解任務(wù)和規(guī)劃路徑，模型主動(dòng)選擇和調(diào)用工具，并能夠主動(dòng)糾錯(cuò)和反思，回復(fù)效果更靈活。大模型知識(shí)引擎“Agent模式”：

自主規(guī)劃和工具調(diào)用大模型知識(shí)引擎“Agent模式”：支持調(diào)用復(fù)雜工作流傳統(tǒng)畫(huà)布：工程執(zhí)行確定流程，超出范圍的問(wèn)題無(wú)法靈活響應(yīng)；業(yè)界普遍：直接執(zhí)行工作流，不支持多輪對(duì)話，或?qū)υ挏?zhǔn)確率低知識(shí)引擎新版本Agent：把工作流畫(huà)布轉(zhuǎn)換成流程描述語(yǔ)言（PDL），通過(guò)Agent理解全局流程，保證對(duì)話準(zhǔn)確率基礎(chǔ)上，以更加靈活的方式應(yīng)對(duì)超出范圍的問(wèn)題。無(wú)對(duì)應(yīng)結(jié)果時(shí)，主動(dòng)推薦符合要求的其他醫(yī)院超出范圍問(wèn)題，靈活響應(yīng)記憶上下文掛號(hào)時(shí)間信息用于商用和家用路由器/安防產(chǎn)品的技術(shù)支持，解答用戶(hù)關(guān)于產(chǎn)品故障排查、產(chǎn)品配置、功能咨詢(xún)等方面的問(wèn)題產(chǎn)品價(jià)值產(chǎn)品型號(hào)多（1000+)，文檔產(chǎn)品手冊(cè)多（7500+

）使用傳統(tǒng)機(jī)器人FAQ配置復(fù)雜傳統(tǒng)機(jī)器人不智能，多型號(hào)產(chǎn)品應(yīng)答效果差，導(dǎo)致轉(zhuǎn)人工率過(guò)高降低維護(hù)成本直接導(dǎo)入7500+文檔，冷啟動(dòng)1周內(nèi)完成提升用戶(hù)滿(mǎn)意度模型出圖率達(dá)到70%，轉(zhuǎn)人工率降低8%產(chǎn)品亮點(diǎn)嚴(yán)謹(jǐn)準(zhǔn)確：結(jié)合多個(gè)相近知識(shí)片段，大模型精準(zhǔn)澄清圖文并茂：讀懂知識(shí)庫(kù)說(shuō)明書(shū)圖文關(guān)系，輸出圖文答案知識(shí)庫(kù)中有這3個(gè)相近的型號(hào)的相關(guān)文檔：文檔1《_MS2600_N_產(chǎn)品介紹2022_09_21.pdf》文檔2《_TUMS2600_N_SA_產(chǎn)品介紹2023_01_05.pdf》文檔3《_TUMS2600_N_A_產(chǎn)品介紹2023_02_04.pdf》落地案例：消費(fèi)電子客戶(hù)的智能客服轉(zhuǎn)人工率

20%（大模型僅用1周）vs.

28%（采用傳統(tǒng)機(jī)器人通過(guò)幾年運(yùn)營(yíng)）過(guò)去難點(diǎn)司內(nèi)SKU多，售后客服團(tuán)隊(duì)對(duì)產(chǎn)品的了解成本高公司內(nèi)部有上萬(wàn)SKU，同一個(gè)產(chǎn)品名對(duì)應(yīng)有不同的產(chǎn)品編碼，客服團(tuán)隊(duì)在面臨用戶(hù)的即時(shí)問(wèn)題時(shí),不太可能把所有的產(chǎn)品信息都熟記于心1應(yīng)用收益過(guò)去公司內(nèi)部用傳統(tǒng)機(jī)器人來(lái)解答售后客服的實(shí)時(shí)問(wèn)題，但C側(cè)用戶(hù)的問(wèn)題無(wú)法被窮舉傳統(tǒng)機(jī)器人的FAQ無(wú)法窮舉業(yè)務(wù)場(chǎng)景里的所有問(wèn)題2充電樁類(lèi)流程問(wèn)題主要依賴(lài)產(chǎn)研團(tuán)隊(duì)人工排查3過(guò)去公司內(nèi)部用傳統(tǒng)充機(jī)電器樁人類(lèi)來(lái)問(wèn)解題答涉售及后步客驟類(lèi)服排的查實(shí)，時(shí)只問(wèn)能題讓?zhuān)偷﨏描側(cè)述客問(wèn)戶(hù)題的后問(wèn)依題賴(lài)無(wú)專(zhuān)法業(yè)被產(chǎn)窮研團(tuán)舉隊(duì)進(jìn)行一步一步排查企業(yè)IM群內(nèi)@機(jī)器人獲取答案節(jié)省業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)人力提高問(wèn)題響應(yīng)效率落地案例：某零售客戶(hù)的專(zhuān)家助手，輔助團(tuán)隊(duì)內(nèi)部了解多SKU信息BeforeAfter?戶(hù) 坐席產(chǎn)品 研發(fā)?戶(hù) 坐席 知識(shí)引擎提供面向上萬(wàn)SKU場(chǎng)景的產(chǎn)品問(wèn)題咨詢(xún)服務(wù)，服務(wù)于企業(yè)內(nèi)部售后客服400+積累700+行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)文檔、近百份頂尖設(shè)計(jì)方案及工程師專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，公司近五年技術(shù)積累文檔，確保提供全面、準(zhǔn)確的標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)。

目前已服務(wù)200多位工程師，平均單人提效50%以上，并加速了工程師培養(yǎng)速度。1術(shù)語(yǔ)定義5成套安裝3機(jī)柜標(biāo)準(zhǔn)2鈑金加工4電器元件6電工母線8南網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)9地方標(biāo)準(zhǔn)7國(guó)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)10電能計(jì)量11特殊環(huán)境12現(xiàn)場(chǎng)安裝設(shè)備運(yùn)行1314柜體實(shí)踐15文本創(chuàng)作深度理解行業(yè)全流程落地案例：助力電力工業(yè)設(shè)備服務(wù)商，打造成套開(kāi)關(guān)設(shè)備行業(yè)的隨身專(zhuān)家，促進(jìn)知識(shí)共享、提升工程師設(shè)計(jì)效率落地案例：某頭部電商的企業(yè)共享服務(wù)助手問(wèn)答準(zhǔn)確性：準(zhǔn)確率89%，有效解決了企業(yè)問(wèn)答場(chǎng)景的行政系統(tǒng)類(lèi)問(wèn)題；員工提效：轉(zhuǎn)人工率由70%降低到當(dāng)前的40%。項(xiàng)目背景公司內(nèi)部IT/HR等企業(yè)知識(shí)問(wèn)答場(chǎng)景，傳統(tǒng)檢索知識(shí)獲取精準(zhǔn)性和檢索效率低，對(duì)行政部門(mén)團(tuán)隊(duì)造成較大負(fù)荷項(xiàng)目方案大模型知識(shí)引擎集成到企業(yè)內(nèi)部IM系統(tǒng)，員工通過(guò)對(duì)話形式高效檢索且支持知識(shí)溯源，增加答案可靠性方案效果產(chǎn)品示例答案內(nèi)容圖文并貌，可讀性好；知識(shí)支持快速溯源，增加可靠性；答案點(diǎn)贊點(diǎn)踩能力，方便了解一線反饋。落地案例：某頭部國(guó)際快遞企業(yè)的智能客服快遞費(fèi)用和到達(dá)時(shí)間查詢(xún)的工作流通過(guò)可視化拖拉拽的方式編排不同的原子能力，幫助支持處理快遞寄件、收件、信息查詢(xún)等超過(guò)40類(lèi)過(guò)程復(fù)雜且分支較多的任務(wù)，節(jié)省人工坐席工作量，提升業(yè)務(wù)服務(wù)效率和質(zhì)量。支持通過(guò)多輪對(duì)話自然地收集寄件地址和收貨地等重要信息通過(guò)大模型、代碼等高級(jí)節(jié)點(diǎn)，解決快遞費(fèi)計(jì)算等問(wèn)題落地案例：為某頭部醫(yī)療器械公司打造醫(yī)生提效助手?湡勝兞醫(yī)生文書(shū)工作負(fù)擔(dān)沉重：50%以上的住院醫(yī)生每天花4小時(shí)以上撰寫(xiě)病歷，部分甚至超過(guò)7小時(shí)?湡倰呩病歷類(lèi)別豐富：支持出院小結(jié)、首次病程記錄、日程病程記錄