云大模型知識引擎「快易省」搭建DeepSeek企業(yè)級應用

騰訊云大模型知識引擎「快、易、省」的搭建DeepSeek企業(yè)級應用01概述企業(yè)級的DeepSeek如何搭建及應用場景大模型知識引擎產(chǎn)品介紹案例實踐目錄030204騰訊云全棧AI服務(wù)上線DeepSeek模型通過DeepSeek

API

和應用開發(fā)平臺多級能力，滿足用戶各類需求知識引擎應用開發(fā)平臺：面向初級開發(fā)者&企業(yè)運營API服務(wù)：面向資深開發(fā)者&企業(yè)開發(fā)者（滿血版）（零代碼）騰訊云DeepSeek

API服務(wù)調(diào)用——安全、高可用目標客戶和場景：面向具有一定開發(fā)能力的企業(yè)/資深開發(fā)者，期望通過多款原子能力組建專屬服務(wù)?？山Y(jié)合文檔解析、拆分、embedding、多輪改寫等服務(wù)進行組裝，定制企業(yè)專屬

AI

業(yè)務(wù)。主要優(yōu)勢：API服務(wù)更穩(wěn)定、安全、易用；滿足大批量使用，可以彈性擴容滿足客戶需求；支持購買專屬并發(fā)；限時免費試用（

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。騰訊云大模型應用開發(fā)平臺“知識引擎”——免部署，分鐘級搭建應用5目標客戶和場景：面向具備簡單開發(fā)能力的初級開發(fā)者、企業(yè)運營人員?？赏ㄟ^模型選擇、提示詞模版、RAG配置能力等加速大模型應用構(gòu)建，實現(xiàn)與自身業(yè)務(wù)系統(tǒng)的無縫對接。主要優(yōu)勢：國內(nèi)率先支持「DeepSeek滿血版+私域知識管理+實時搜索」于一體分鐘級搭建大模型應用集成私域知識庫，讓AI更專業(yè)，支持復雜圖文混排文檔解析接入搜狗搜索增強API，一鍵開關(guān)，即可讓DeepSeek實時獲取互聯(lián)網(wǎng)最新資訊，提升時效性和回答準確度騰訊云大模型知識引擎：基于大模型的應用開發(fā)平臺聚焦嚴謹場景，打造大語言模型應用開發(fā)平臺,

提供LLM+RAG、工作流、Agent多種應用開發(fā)方式，來助力企業(yè)及開發(fā)者，加速大模型應用落地。應用場景一網(wǎng)通辦政務(wù)電子說明書虛擬導游文旅語音助手汽車代理人輔助...金融騰訊內(nèi)部產(chǎn)品合作數(shù)智人騰訊學堂企點客服樂享大模型turbostandardlargestandard-256k混元大模型三方大模型騰訊云行業(yè)大模型精調(diào)知識大模型/多模態(tài)大模型金融/教育/醫(yī)學行業(yè)大模型應用原子能力零售插件②工作流模式指定工作流響應用戶對話①標準模式內(nèi)置RAG最優(yōu)流程③Agent模式調(diào)用插件/復雜工作流響應用戶對話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文檔拆分重排序（rerank)文檔解析-拆分-入庫-檢索向量化（embedding）騰訊云大模型知識引擎：三大應用模式，滿足客戶多樣需求平臺內(nèi)置最佳實踐流程，只需導入文檔/問答對，即可達到更穩(wěn)定和精確的知識問答效果。適用于企業(yè)知識服務(wù)、產(chǎn)品咨詢等嚴肅問答場景。使用指定的工作流來響應用戶所有對話。如果你對應用的執(zhí)行流程，有更加個性化的需求，可以通過工作流，來拖拉拽各種原子能力，編排你想要的流程。Agent模式由大模型進行任務(wù)自主規(guī)劃和工具調(diào)用（function-call），可實現(xiàn)高效應用搭建。適用于有靈活回復或快速搭建需求的服務(wù)問答場景。標準模式“RAG：最強知識外掛”Agent模式“AI指揮官”工作流模式“智能生產(chǎn)線”要穩(wěn)定選標準模式，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)專家助手把企業(yè)五花八門的知識庫喂給大模型，沒那么簡單！難點：企業(yè)知識格式多樣、圖文并茂有線表格無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)繞復雜的表格結(jié)構(gòu)復雜的子元素識別段落內(nèi)圖像表格內(nèi)圖像段落內(nèi)公式表格內(nèi)公式復雜排版的閱讀順序傳統(tǒng)OCR技術(shù)局限：識別精度低、元素易丟失大模型知識引擎:

強大RAG能力加持，搭建精準的知識問答應用復雜文檔解析、切分、檢索、推理、生成準確率保持領(lǐng)先高準確的復雜文檔解析、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、復雜表格識別等文檔解析技術(shù)瓶頸，支持超過20類文檔類型。業(yè)界首個支持200MB以上超大文檔

vs.

業(yè)內(nèi)普遍100MB內(nèi)豐富的文檔類型，超過26類

vs.

業(yè)內(nèi)普遍

10類以內(nèi)支持圖文混排（多列排版）版面分析

、圖文表/公式/頁眉等元素識別識別精度高、圖片元素不丟失高準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確率，SQL執(zhí)行準確率80%+通過SQL檢索表格信息Query“非智能且在售，并且一級分類是天棚燈的產(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“制動系統(tǒng)怎么保養(yǎng)？”說明書樣例 騰訊云RAG+DeepSeek：圖文并貌的產(chǎn)品操作說明智能客服自動化服務(wù)開發(fā)票、掛號、預約試駕、政務(wù)服務(wù)...滿意度分析適合處理過程復雜且分支較多、對結(jié)果準確性要求高的業(yè)務(wù)場景員工服務(wù)報銷、IT報修、預訂會議室...面向復雜業(yè)務(wù)流程場景，升級復雜應用構(gòu)建能力提供10+畫布節(jié)點，編排復雜應用，復雜流程的執(zhí)行準確率和對話完成率效果領(lǐng)先。通過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，支持多參數(shù)同時提取、基于對話歷史進行多輪反問澄清等優(yōu)勢能力，對話效果更優(yōu)勢。大模型相關(guān)的節(jié)點均接入DeepSeek

R1和V3模型，可支持自由選擇和切換。大模型知識引擎“工作流”:

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

自主規(guī)劃和工具調(diào)用大模型知識引擎“Agent模式”：支持調(diào)用復雜工作流傳統(tǒng)畫布：工程執(zhí)行確定流程，超出范圍的問題無法靈活響應；業(yè)界普遍：直接執(zhí)行工作流，不支持多輪對話，或?qū)υ挏蚀_率低知識引擎新版本Agent：把工作流畫布轉(zhuǎn)換成流程描述語言（PDL），通過Agent理解全局流程，保證對話準確率基礎(chǔ)上，以更加靈活的方式應對超出范圍的問題。無對應結(jié)果時，主動推薦符合要求的其他醫(yī)院超出范圍問題，靈活響應記憶上下文掛號時間信息用于商用和家用路由器/安防產(chǎn)品的技術(shù)支持，解答用戶關(guān)于產(chǎn)品故障排查、產(chǎn)品配置、功能咨詢等方面的問題產(chǎn)品價值產(chǎn)品型號多（1000+)，文檔產(chǎn)品手冊多（7500+

）使用傳統(tǒng)機器人FAQ配置復雜傳統(tǒng)機器人不智能，多型號產(chǎn)品應答效果差，導致轉(zhuǎn)人工率過高降低維護成本直接導入7500+文檔，冷啟動1周內(nèi)完成提升用戶滿意度模型出圖率達到70%，轉(zhuǎn)人工率降低8%產(chǎn)品亮點嚴謹準確：結(jié)合多個相近知識片段，大模型精準澄清圖文并茂：讀懂知識庫說明書圖文關(guān)系，輸出圖文答案知識庫中有這3個相近的型號的相關(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：消費電子客戶的智能客服轉(zhuǎn)人工率

20%（大模型僅用1周）vs.

28%（采用傳統(tǒng)機器人通過幾年運營）過去難點司內(nèi)SKU多，售后客服團隊對產(chǎn)品的了解成本高公司內(nèi)部有上萬SKU，同一個產(chǎn)品名對應有不同的產(chǎn)品編碼，客服團隊在面臨用戶的即時問題時,不太可能把所有的產(chǎn)品信息都熟記于心1應用收益過去公司內(nèi)部用傳統(tǒng)機器人來解答售后客服的實時問題，但C側(cè)用戶的問題無法被窮舉傳統(tǒng)機器人的FAQ無法窮舉業(yè)務(wù)場景里的所有問題2充電樁類流程問題主要依賴產(chǎn)研團隊人工排查3過去公司內(nèi)部用傳統(tǒng)充機電器樁人類來問解題答涉售及后步客驟類服排的查實，時只問能題讓，客但服C描側(cè)述客問戶題的后問依題賴無專法業(yè)被產(chǎn)窮研團舉隊進行一步一步排查企業(yè)IM群內(nèi)@機器人獲取答案節(jié)省業(yè)務(wù)團隊人力提高問題響應效率落地案例：某零售客戶的專家助手，輔助團隊內(nèi)部了解多SKU信息BeforeAfter?戶 坐席產(chǎn)品 研發(fā)?戶 坐席 知識引擎提供面向上萬SKU場景的產(chǎn)品問題咨詢服務(wù)，服務(wù)于企業(yè)內(nèi)部售后客服400+積累700+行業(yè)標準文檔、近百份頂尖設(shè)計方案及工程師專業(yè)經(jīng)驗，公司近五年技術(shù)積累文檔，確保提供全面、準確的標準化服務(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)語定義5成套安裝3機柜標準2鈑金加工4電器元件6電工母線8南網(wǎng)標準9地方標準7國網(wǎng)標準10電能計量11特殊環(huán)境12現(xiàn)場安裝設(shè)備運行1314柜體實踐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，打造成套開關(guān)設(shè)備行業(yè)的隨身專家，促進知識共享、提升工程師設(shè)計效率落地案例：某頭部電商的企業(yè)共享服務(wù)助手問答準確性：準確率89%，有效解決了企業(yè)問答場景的行政系統(tǒng)類問題；員工提效：轉(zhuǎn)人工率由70%降低到當前的40%。項目背景公司內(nèi)部IT/HR等企業(yè)知識問答場景，傳統(tǒng)檢索知識獲取精準性和檢索效率低，對行政部門團隊造成較大負荷項目方案大模型知識引擎集成到企業(yè)內(nèi)部IM系統(tǒng)，員工通過對話形式高效檢索且支持知識溯源，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；知識支持快速溯源，增加可靠性；答案點贊點踩能力，方便了解一線反饋。落地案例：某頭部國際快遞企業(yè)的智能客服快遞費用和到達時間查詢的工作流通過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、信息查詢等超過40類過程復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。支持通過多輪對話自然地收集寄件地址和收貨地等重要信息通過大模型、代碼等高級節(jié)點，解決快遞費計算等問題落地案例：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)生文書工作負擔沉重：50%以上的住院醫(yī)生每天花4小時以上撰寫病歷，部分甚至超過7小時?湡倰呩病歷類別豐富：支持出院小結(jié)、首次病程記錄、日程病程記錄