DeepSeek大模型及其企業(yè)應(yīng)用實踐

DeepSeek大模型及其企業(yè)應(yīng)用實踐1.大模型：

人工智能的前沿2.大模型產(chǎn)品3.大模型的行業(yè)應(yīng)用4.企業(yè)大模型落地方案5.智能體的企業(yè)應(yīng)用6.廠商提供的企業(yè)級大模型服務(wù)7.大模型典型應(yīng)用案例8.AIGC與企業(yè)應(yīng)用實踐9.大模型未來發(fā)展趨勢

目錄

1.1大模型的概念1.2大模型的發(fā)展歷程1.3人工智能與大模型的關(guān)系1.4大模型分類1.大模型：人工智能的前沿大模型通常指的是大規(guī)模的人工智能模型

，是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)

，具有海量參數(shù)、強大的學(xué)習(xí)能力和泛化能力

，能夠處理和生成多種類型數(shù)據(jù)的人

工智能模型。通常說的大模型的“大”的特點體現(xiàn)在：2020年

，OpenAI公司推出了GPT-3

，模型參數(shù)規(guī)模達(dá)到了1750億。2023年3月發(fā)布的GPT-4的參數(shù)規(guī)模是GPT-3的10倍以上

，達(dá)到1.8萬億，2021年11月阿里推出的M6模型的參數(shù)量達(dá)10萬億。1.1大模型的概念訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大計算資源需求高參數(shù)數(shù)量龐大大模型的設(shè)計和訓(xùn)練旨在提供更強大、

更準(zhǔn)確的模型性能

，

以應(yīng)對更復(fù)雜、

更龐大的數(shù)據(jù)集或任務(wù)。

大模型通常能夠?qū)W習(xí)到更細(xì)微的模式和規(guī)律

，具有更強的泛化能力和表達(dá)能力學(xué)習(xí)能力強大模型可以從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用學(xué)到的知識和模式來提供

更精準(zhǔn)的答案和預(yù)測

。這使得它

們在解決復(fù)雜問題和應(yīng)對新的場

景時表現(xiàn)更加出色上下文理解能力大模型具有更強的上下文理解能

力

，能夠理解更復(fù)雜的語意和語

境

。這使得它們能夠產(chǎn)生更準(zhǔn)確、

更連貫的回答可遷移性高學(xué)習(xí)到的知識和能力可以在不同

的任務(wù)和領(lǐng)域中遷移和應(yīng)用

。這

意味著一次訓(xùn)練就可以將模型應(yīng)

用于多種任務(wù)，無需重新訓(xùn)練語言生成能力大模型可以生成更自然

、更流利

的語言，減少了生成輸出時呈現(xiàn)

的錯誤或令人困惑的問題1.1大模型的概念1.2大模型的發(fā)展歷程大模型發(fā)展歷經(jīng)三個階段

，分別是萌芽期、

沉淀期和爆發(fā)期1.2大模型的發(fā)展歷程1.2大模型的發(fā)展歷程大模型發(fā)展對算力的需求演變?nèi)斯ぶ悄馨藱C器學(xué)習(xí)

，機器學(xué)習(xí)包含了深度學(xué)習(xí)

，深度學(xué)習(xí)可以采用不同的模型

，

其中一種模型是預(yù)訓(xùn)練模型

，預(yù)訓(xùn)練模型包含了預(yù)訓(xùn)練大模型（可以簡稱為“大模型”）

，預(yù)訓(xùn)練大模型包含了預(yù)訓(xùn)練大語言模型（可以簡稱為“大語言模

型”）

，預(yù)訓(xùn)練大語言模型的典型代表包括OpenAI的GPT和百度的文心ERNIE

，

ChatGPT是基于GPT開發(fā)的大模型產(chǎn)品，

文心一言是基于文心ERNIE開發(fā)的大模型產(chǎn)品人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練大模型預(yù)訓(xùn)練大語言模型預(yù)訓(xùn)練大語言模型GPT文心ERNIE...1.3人工智能與大模型的關(guān)系深度學(xué)習(xí)模型預(yù)訓(xùn)練模型文心一言ChatGPT語言大模型是

指

在自

然

語

言

處

理

（Nat

u

ral

La

ng

uageProcessing，

NLP）領(lǐng)域中的一類大模型，

通常

用于處理文本數(shù)據(jù)和理解自然語言

。這類大模型

的主要特點是它們在大規(guī)模語料庫上進(jìn)行了訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)自然語言的各種語法

、語義和語境規(guī)則

。

代表性產(chǎn)品包括GPT系列

（

OpenA

I）、

Bard（

Google）

、

DeepSeek

、文心一言（百度）等多模態(tài)大模型是指能夠處理多種不同類型數(shù)據(jù)的大模型，例如

文本

、

圖像

、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)

。這類模型結(jié)合

了NLP和CV的能力，

以實現(xiàn)對多模態(tài)信息的綜合理解和分析，從而能夠更全面地理解和處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)

。代表性產(chǎn)品包括DingoDB多模向量數(shù)據(jù)

庫（九章云極DataCanvas）

、

DALL-E(OpenAI)、

悟空畫畫（華為）

、midjourney等視覺大模型是指在計算機視覺（

Computer

Vision

，CV）領(lǐng)

域中使用的大模型

，通常用于圖像處理和分析

。

這類模型通過在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，

可

以實現(xiàn)各種視覺任務(wù)

，如圖像分類

、

目標(biāo)檢測

、

圖像分割

、姿態(tài)估計

、人臉識別等

。代表性產(chǎn)品包括VIT系列（

Google

）

、文心UFO

、華為盤古CV

、

INTERN（商湯）等1.4大模型的分類通用大模型L0是指可以在多個領(lǐng)域和任務(wù)上通用的大模型

。

它們利用大算力、使用海量的開放數(shù)據(jù)與具有巨量參數(shù)的深度學(xué)習(xí)算法，在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)

據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，

以尋找特征并發(fā)現(xiàn)

規(guī)律

，進(jìn)而形成可“舉一反三”

的強

大泛化能力

，可在不進(jìn)行微調(diào)或少

量微調(diào)的情況下完成多場景任務(wù)

，

相當(dāng)于AI完成了“通識教育”行業(yè)大模型L1是指那些針對特定行業(yè)或領(lǐng)域的大模型

。

它們通常使用行業(yè)相關(guān)的數(shù)

據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)，

以提高在該領(lǐng)域的性能和準(zhǔn)確度，相當(dāng)于AI成

為“行業(yè)專家”垂直大模型L2是指那些針對特定任務(wù)或場景的大模型

。

它們通常使用任務(wù)相關(guān)的數(shù)

據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)，

以提高在該

任務(wù)上的性能和效果1.4大模型的分類按照應(yīng)用領(lǐng)域的不同

，大模型主要可以分為L0、

L1、

L2三個層級推理大模型推理大模型的概念大規(guī)模傳播應(yīng)該開始于

2

02

4

年

9

月

份

。2

0

2

4

年

9

月

1

2日，OpenAI官方宣布了OpenAI

o1推理大模

型。OpenAI定義推理模型在OpenAI的官網(wǎng)上

，OpenAI定義推理模

型是在回答之前進(jìn)行思考

，

并在回復(fù)用戶

之前

，在內(nèi)部生成一長串的思維鏈過程。思維鏈?zhǔn)且环N提示大語言模型進(jìn)行逐步推理的方法。它讓模型在得出最終答案之前

，

先顯式地寫出推理的中間步驟。這就像人

類解決復(fù)雜問題時會先把思考過程寫下來

一樣。推理模型的核心也就是說

，如果模型在回復(fù)你之前有一長串的思考過程（這個過程必須可以顯示輸出）

，探索了很多不同的路徑之后給出答

案

，那么有這個能力的大模型就是推理大模型。推理模型的核心在于處理那些需要多步驟邏輯推導(dǎo)才能解決的復(fù)雜問題。1.4大模型的分類大語言模型可以分為通用大模型和推理大模型1.4大模型的分類n

推理大模型DeepSeek

R1的對話效果非推理問題

：”

法國的首都是哪里

？

”（答案直接

、

無需推導(dǎo)

）推理問題：”

一列火車以每小時60英里的速度行駛3小時

，

行駛距離是多少？

”（需先理解

”距離

=速度

×

時間

”

的關(guān)系

，

再分步計算）Sebastian

Raschka博士（

Lightning

AI的首席教育學(xué)家）

：將“推理”定義為通過生成中間步驟來回答復(fù)雜問題的過程2個簡單的例子：通用的大語言模型（

LLM）

可能直接輸出簡短答案（如”

180英里”）推理模型的特點在于顯式展示中間推導(dǎo)過程1.4大模型的分類特性推理大模型通用大模型適用場景復(fù)雜推理、

解謎、

數(shù)學(xué)、

編碼難題文本生成、

翻譯、

摘要、

基礎(chǔ)知識問答復(fù)雜問題解決能力優(yōu)秀

，能進(jìn)行深度思考和邏輯推理一般

，難以處理多步驟的復(fù)雜問題運算效率較低

，推理時間較長

，資源消耗大較高

，

響應(yīng)速度快

，資源消耗相對較小幻覺風(fēng)險較高

，

可能出現(xiàn)“過度思考”導(dǎo)致的錯誤答案較低

，更依賴于已知的知識和模式泛化能力更強

，能更好地適應(yīng)新問題和未知場景相對較弱

，更依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)擅長任務(wù)舉例解決復(fù)雜邏輯謎題

，編寫復(fù)雜算法

，數(shù)學(xué)證明撰寫新聞稿

，翻譯文章

，

生成產(chǎn)品描述

，

回答

常識問題成本通常更高通常更低在應(yīng)用方面二者各有擅長的領(lǐng)域

，

而不是簡單的誰強誰弱問題n

如果你需要完成數(shù)據(jù)分析、

邏輯推理、

代碼生成等邏輯性較強且較為復(fù)雜的任務(wù)

，請選擇推理大模型n

如果你面臨創(chuàng)意寫作、

文本生成、

意圖識別等發(fā)散性較強且較為創(chuàng)意多樣的任務(wù)

，請選擇通用大模型1.4大模型的分類2.1

國外的大模型產(chǎn)品2.2

國內(nèi)的大模型產(chǎn)品2.3

主流大模型“幻覺”評測2.大模型產(chǎn)品n

ChatGPTChatGPT是一種由OpenAI訓(xùn)練的大語言模型。

它是基于Transformer架構(gòu)

，經(jīng)過大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成

，能夠生成自然、

流暢的語言

，并具備回答問題、

生成文本、

語言翻譯等多種功能ChatGPT的應(yīng)用范圍廣泛

，

可以用于客服、

問答系統(tǒng)、

對話生成、

文本生成等領(lǐng)域。

它能夠理解人類語言

，并能夠回答各

種問題

，提供相關(guān)的知識和信息。

與其他聊天機器人相比

，

ChatGPT具備更強的語言理解和生成能力

，能夠更自然地與人

類交流

，并且能夠更好地適應(yīng)不同的領(lǐng)域和場景。

ChatGPT的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自互聯(lián)網(wǎng)上的大量文本

，

因此

，

它能夠涵蓋多種2.1國外的大模型產(chǎn)品語言風(fēng)格和文化背景n

GeminiGemini是谷歌發(fā)布的大模型

，

它能夠同時處理多種類型的數(shù)據(jù)和任務(wù)

，

覆蓋文本、

圖像、

音頻、

視頻等多個領(lǐng)域。

Gemini采用了全新的架構(gòu)

，將多模態(tài)編碼器和多模態(tài)解碼器兩個主要組件結(jié)合在一起

，

以提供最佳結(jié)果Gemini包括三種不同規(guī)模的模型：

Gemini

Ultra、

Gemini

Pro和Gemini

Nano

，

適用于不同任務(wù)和設(shè)備。

2023年12月6日，

Gemini的初始版本已在Bard中提供

，開發(fā)人員版本可通過Google

Cloud的API獲得。

Gemini可以應(yīng)用于Bard和Pixel8Pro智能手機。

Gemini的應(yīng)用范圍廣泛

，包括問題回答、

摘要生成、

翻譯、

字幕生成、

情感分析等任務(wù)。

然而

，

由于其復(fù)雜

性和黑箱性質(zhì)

，

Gemini的可解釋性仍然是一個挑戰(zhàn)2.1國外的大模型產(chǎn)品2024年2月16日

，

OpenAI再次震撼全球科技界

，發(fā)布了名為Sora的文本生成視頻大模型

，只需輸入文本就能自動生成視頻。

這一技術(shù)的誕生，不僅標(biāo)志著人工智能在視頻生成領(lǐng)域的重大突破

，更引發(fā)了關(guān)于人工智

能發(fā)展對人類未來影響的深刻思考。

隨著Sora的發(fā)布

，人工智能似乎正

式踏入了通用人工智能（AGI：

Artificial

General

Intelligence）

的時代。AGI是指能夠像人類一樣進(jìn)行各種智能活動的機器智能

，包括理解語言、

識別圖像、

進(jìn)行復(fù)雜推理等。

Sora大模型能夠直接輸出長達(dá)60秒的視頻

，

并且視頻中包含了高度細(xì)致的背景、

復(fù)雜的多角度鏡頭

，

以及富有情感

的多個角色。

這種能力已經(jīng)超越了簡單的圖像或文本生成

，開始觸及到

視頻這一更加復(fù)雜和動態(tài)的媒介。

這意味著人工智能不僅在處理靜態(tài)信息上越來越強大

，

而且在動態(tài)內(nèi)容的創(chuàng)造上也展現(xiàn)出了驚人的潛力2.1國外的大模型產(chǎn)品n

Soran

Sora右圖是Sora根據(jù)文本自動生成的視頻畫面

，

一位戴著墨鏡、

穿著皮衣的時尚女子走在雨后夜晚的東京市區(qū)

街道上

，抹了鮮艷唇彩的唇角微微翹起

，

即便帶著墨

鏡也能看到她的微笑

，地面的積水映出了她的身影和

燈紅酒綠的霓虹燈

，熱鬧非凡的唐人街正在進(jìn)行舞龍

表演

，熙熙攘攘的人群目光都聚焦在躍動的彩龍身上，

整個環(huán)境的喜慶氛圍仿佛令人身臨其境2.1國外的大模型產(chǎn)品n

OpenAI

o32024年12月20日

，

OpenAI發(fā)布推理模型o3

，無論在軟件工程、

編寫代碼

，還是競賽數(shù)學(xué)、

掌握人類博士級別的自然科學(xué)

知識能力方面

，

o3都達(dá)到了很高的水平2.1國外的大模型產(chǎn)品大模型圖標(biāo)指標(biāo)排名DeepSeek能力測評第一豆包用戶數(shù)量第一Kimi文本處理第一即夢AI作圖能力第一通義萬相視頻生成第一智譜清言文檔歸納第一2.2國內(nèi)的大模型產(chǎn)品2025年1月國內(nèi)大模型排行榜2024年12月26日

，杭州一家名為“深度求索”（

DeepSeek）

的中國初創(chuàng)公司，發(fā)布了全新一代大模型DeepSeek-V3。

在多個基準(zhǔn)測試中

，

DeepSeek-V3的

性能均超越了其他開源模型

，

甚至與頂尖的閉源大模型GPT-4o不相上下

，尤

其在數(shù)學(xué)推理上

，

DeepSeek-V3更是遙遙領(lǐng)先。

DeepSeek-V3以多項開創(chuàng)性

技術(shù)

，大幅提升了模型的性能和訓(xùn)練效率。

DeepSeek-V3在性能比肩GPT-4o的同時

，研發(fā)卻只花了558萬美元

，

訓(xùn)練成本不到后者的二十分之一。

因

為表現(xiàn)太過優(yōu)越

，

DeepSeek在硅谷被譽為“來自東方的神秘力量”。2025年1月20日

，

DeepSeek-R1正式發(fā)布

，擁有卓越的性能

，在數(shù)學(xué)、

代碼

和推理任務(wù)上可與OpenAI

o1媲美。2.2國內(nèi)的大模型產(chǎn)品n

DeepSeek（深度求索）DeepSeek創(chuàng)始人梁文峰n通義千問通義千問是阿里云推出的一個超大規(guī)模的語言模型

，

它具備多輪對話、

文

案創(chuàng)作、

邏輯推理、

多模態(tài)理解、

多語言支持的能力。

通義千問這個名字

有“通義”和“千問”兩層含義

，

“通義”表示這個模型能夠理解各種語

言的含義

，

“千問”則表示這個模型能夠回答各種問題。

通義千問基于深

度學(xué)習(xí)技術(shù)

，通過對大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練

，從而具備了強大的語言理解

和生成能力。

它能夠理解自然語言

，并能夠生成自然語言文本n字節(jié)跳動豆包豆包是字節(jié)跳動基于云雀模型開發(fā)的

AI

，

能理解你的需求并生成高質(zhì)量回應(yīng)。

它知識儲備豐富

，

涵蓋歷史、

科學(xué)、

技術(shù)等眾多領(lǐng)域

，

無論是日常問題咨詢

，

還是深入學(xué)術(shù)探討

，

都能提供準(zhǔn)確全面的信息。

同時

，

具備出色的文本創(chuàng)作能力

，

能撰寫故事、

詩歌、

文案等各類體裁。

并且擅長語言交互

，交流自然流暢

，就像身邊的知心伙伴

，

耐心傾聽并給予恰當(dāng)反饋。2.2國內(nèi)的大模型產(chǎn)品n文心一言文心一言是由百度研發(fā)的知識增強大模型

，能夠與人對話互動、

回答問題、

協(xié)助創(chuàng)作

，

高效便捷地幫助人們獲取信息、

知識和靈感文心一言基于飛槳深度學(xué)習(xí)平臺和文心知識增強大模型

，持續(xù)從海量數(shù)據(jù)和

大規(guī)模知識中融合學(xué)習(xí)

，具備知識增強、

檢索增強和對話增強的技術(shù)特色。文心一言具有廣泛的應(yīng)用場景

，例如智能客服、

智能家居、

移動應(yīng)用等領(lǐng)域。

它可以與用戶進(jìn)行自然語言交互

，

幫助用戶解決各種問題

，提供相關(guān)的知識Kimi是月之暗面科技2023年推出的

AI

助手

，

可處理200萬字超長文本

，支持多格式文件解讀、

互聯(lián)網(wǎng)信息搜索整合、

多語言對話等

，能用于辦公、

學(xué)習(xí)、

創(chuàng)作等

場景

，有網(wǎng)頁版、

APP、

微信小程序等使用方式。2.2國內(nèi)的大模型產(chǎn)品和信息n

Kimi大模型幻覺

，也被稱為A

I幻覺

，是指大型語言模型在生成內(nèi)容時

，

產(chǎn)生與事實不符、

邏輯錯誤或

無中生有等不合理信息的現(xiàn)象。比如在回答歷史事件時

，

可能會編造不存在的細(xì)

節(jié)或人物；

在進(jìn)行科學(xué)知識講解時

，

給出錯誤的

理論或數(shù)據(jù)。其產(chǎn)生原因主要包括：

模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏差、

不完整或錯誤

，

導(dǎo)致在學(xué)習(xí)過程中引入了不準(zhǔn)確

的信息；

模型基于概率分布生成內(nèi)容

，

在某些情

況下會選擇一些看似合理但實際錯誤的路徑。

大

模型幻覺會影響信息的準(zhǔn)確性和可靠性

，

在信息

傳播、

學(xué)術(shù)研究等領(lǐng)域可能帶來不良影響。

因此，

在使用大模型時

，

需要對其輸出內(nèi)容進(jìn)行仔細(xì)驗

證和甄別。2.3主流大模型“幻覺”評測3.1大模型的行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域3.2

DeepSeek大模型的應(yīng)用場景3.3大模型與其他技術(shù)在企業(yè)中的融合應(yīng)用3.大模型的行業(yè)應(yīng)用（2）計算機視覺大模型在計算機視覺領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用

，可以用于圖像分類（識別圖像中的物體和場景）、

目標(biāo)檢測（能夠定位并識別圖像中的特定物體）、圖像生成（如風(fēng)格遷移、圖像超分辨率增強）、人臉識別（用于安全驗證和身份識別）、醫(yī)學(xué)影像分析（輔助醫(yī)生診斷疾?。┑龋?）

自然語言處理大模型在自然語言處理領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用

，可以用于文本生成（如文章、小說、新聞等的創(chuàng)作）、翻譯系統(tǒng)（能夠?qū)崿F(xiàn)高質(zhì)量的

跨語言翻譯）、問答系統(tǒng)（能夠回答用戶提出的問題）、情感分析（用于判斷文本中的情感傾向）、語言生成（如聊天機器人）等大模型的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛

，涵蓋了自然語言處理、

計算機視覺、

語音識別、

推薦系統(tǒng)、

醫(yī)療健康、

金融風(fēng)控、

工業(yè)制造、生物信息學(xué)、

自動駕駛、

氣候研究等多個領(lǐng)域3.1大模型的行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域（4）推薦系統(tǒng)大模型可以用于個性化推薦、廣告推薦等任務(wù)。通過分析用戶的歷史行為和興趣偏好

，大模型可以為用戶提供個性化的推薦服務(wù)

，提高用

戶滿意度和轉(zhuǎn)化率（3）語音識別大模型在語音識別領(lǐng)域也有應(yīng)用

，如語音識別、語音合成等。通過

學(xué)習(xí)大量的語音數(shù)據(jù)

，大模型可以實現(xiàn)高質(zhì)量的跨語言翻譯和語音

識別以及生成自然語音3.1大模型的行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域金融風(fēng)控自動駕駛醫(yī)療健康大模型可以用于信用評估、欺詐檢測等任務(wù)

。通過分析大量的金融數(shù)據(jù)

，大模型可

以評估用戶的信用等級和風(fēng)險水平，

以及檢測欺詐行為，提高金融系統(tǒng)的安全性和

穩(wěn)定性大模型可以用于醫(yī)療影像診斷、疾病預(yù)測等任務(wù)

。通過學(xué)習(xí)大量的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)

，大模型可以輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療方案制定，提高醫(yī)療水平和效率型可以實現(xiàn)對車輛周圍環(huán)境的感知和識別，以及進(jìn)行決策和控制，提高自動駕駛的安

全性和效率3.1大模型的行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域大模型可以用于自動駕駛中的感知、決策等任務(wù)

。通過學(xué)習(xí)大量的駕駛數(shù)據(jù)

，大模在生物信息學(xué)領(lǐng)域

，大模型可以用于基因序列分析（識別基因中的功能元件和變異

位點）

、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測（推測蛋白質(zhì)的二級和三級結(jié)構(gòu)）

、藥物研發(fā)（預(yù)測分子

與靶點的相互作用）等大模型可以用于質(zhì)量控制、故障診斷等任務(wù)

。通過學(xué)習(xí)大量的工業(yè)制造數(shù)據(jù)

，大模型可以輔助工程師進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量控制和故障診斷，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量在氣候研究領(lǐng)域

，大模型可以處理氣象數(shù)據(jù)

，進(jìn)行天氣預(yù)測和氣候模擬

。

它們能夠分析復(fù)雜的氣象現(xiàn)象，提供準(zhǔn)確的氣象預(yù)報

，幫助人們做出應(yīng)對氣候變化的決策3.1大模型的行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域工業(yè)制造生物信息學(xué)氣候研究3.1大模型的行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)嵗?/p>

百度大模型應(yīng)用3.2

DeepSeek大模型的應(yīng)用場景多渠道客服支持：企業(yè)使用DeepSeek在網(wǎng)站、社交媒體和郵件等多個渠道提供客服支持自動處理退款：電商平臺使用DeepSeek自動處理用戶

退款請求自動處理咨詢：銀行使用DeepSeek自動處理客戶關(guān)于

賬戶和貸款的咨詢智能語音客服：呼叫中心使用DeepSeek提供語音客服服務(wù)

，減少人工客服壓力實時聊天支持：網(wǎng)站使用DeepSeek提供實時聊天支持，

提升客戶滿意度自動回復(fù)客戶咨詢：電商平臺使用DeepSeek自動回答客戶關(guān)于訂單狀態(tài)、退貨政策等問題自動處理訂單：外賣平臺使用DeepSeek自動處理用戶

訂單和配送請求自動處理投訴：電信公司使用DeepSeek自動處理客戶

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)和賬單的投訴情感支持：心理健康應(yīng)用使用DeepSeek為用戶提供情感支持和心理輔導(dǎo)客戶反饋分析：企業(yè)使用DeepSeek分析客戶反饋

，改

進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)3.2

DeepSeek大模型的應(yīng)用場景n

客戶服務(wù)與支持（高頻應(yīng)用性化書籍推薦：圖書平臺使用DeepSeek根據(jù)用戶閱讀歷史推薦書籍個性化新聞推薦：新聞應(yīng)用使用DeepSeek根據(jù)用戶閱讀歷史推薦新聞個性化學(xué)習(xí)推薦：在線教育平臺使用DeepSeek根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度推薦課程個性化電影推薦：流媒體平臺使用DeepSeek根據(jù)用戶觀看歷史推薦電影個性化視頻推薦：視頻平臺使用DeepSeek根據(jù)用戶觀看歷史推薦視頻個性化旅游推薦：旅游平臺使用DeepSeek根據(jù)用戶偏好推薦旅游目的地和行程3.2

DeepSeek大模型的應(yīng)用場景個性化廣告推薦：廣告平臺使用DeepSeek根據(jù)用戶行為推薦個性化廣告?zhèn)€性化內(nèi)容推薦：

內(nèi)容平臺使用DeepSeek根據(jù)用戶興趣推薦文章和博客個性化購物推薦：電商平臺使用DeepSeek根據(jù)用戶購買歷史推薦商品個性化音樂推薦：音樂平臺使用DeepSeek根據(jù)用戶聽歌歷史推薦音樂n

個性化推薦（高頻應(yīng)用）02智能題庫管理：教育平臺使用DeepSeek管理題庫，

自動生成試卷學(xué)習(xí)進(jìn)度跟蹤：在線教育平臺使用DeepSeek跟蹤學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度

，提供反饋虛擬導(dǎo)師：教育機構(gòu)使用DeepSeek提供虛擬導(dǎo)師服務(wù)

，幫助學(xué)生解答問題職業(yè)培訓(xùn)：企業(yè)使用DeepSeek為員工提供職業(yè)培訓(xùn)課程在線考試監(jiān)控：教育機構(gòu)使用DeepSeek監(jiān)控在線考試

，防止作弊在線輔導(dǎo)學(xué)生：教育平臺利用DeepSeek為學(xué)生提供數(shù)學(xué)、科學(xué)等科目的實時輔導(dǎo)自動批改作業(yè)：學(xué)校使用DeepSeek自動批改學(xué)生

作業(yè)

，節(jié)省教師時間個性化學(xué)習(xí)路徑：在線教育平臺使用DeepSeek為學(xué)生制定個性化學(xué)習(xí)路徑語言學(xué)習(xí)助手：語言學(xué)習(xí)應(yīng)用使用DeepSeek提供實時翻譯和發(fā)音糾正虛擬實驗室：教育機構(gòu)使用DeepSeek創(chuàng)建虛擬實驗室

，幫助學(xué)生進(jìn)行科學(xué)實驗3.2

DeepSeek大模型的應(yīng)用場景n

教育與培訓(xùn)（中頻應(yīng)用）402健康監(jiān)測：智能穿戴設(shè)備使用DeepSeek監(jiān)測用戶健康數(shù)據(jù)

，提供健康建議心理健康支持：心理健康應(yīng)用使用DeepSeek為用戶提供心理輔導(dǎo)和支持遠(yuǎn)程醫(yī)療咨詢：醫(yī)療平臺使用DeepSeek提供遠(yuǎn)程醫(yī)療

咨詢服務(wù)醫(yī)療知識庫：醫(yī)院使用DeepSeek構(gòu)建醫(yī)療知識庫

，方

便醫(yī)生查詢信息健康管理：健康應(yīng)用使用DeepSeek幫助用戶管理健康數(shù)據(jù)

，制定健康計劃智能診斷：醫(yī)療平臺使用DeepSeek輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷3.2

DeepSeek大模型的應(yīng)用場景疾病預(yù)測：健康應(yīng)用使用DeepSeek分析用戶健康數(shù)據(jù)，

預(yù)測疾病風(fēng)險初步醫(yī)療建議：健康應(yīng)用集成DeepSeek

，為用戶提供

癥狀分析和就醫(yī)建議醫(yī)療數(shù)據(jù)分析：醫(yī)院使用DeepSeek分析患者數(shù)據(jù)

，提

供個性化治療方案3藥物提醒：健康應(yīng)用使用DeepSeek提醒用戶按時服藥n

醫(yī)療與健康（中頻應(yīng)用）2468101579智能投顧：投資平臺使用DeepSeek為客戶提供智能投資顧問服務(wù)財務(wù)規(guī)劃：金融應(yīng)用使用DeepSeek幫助用戶制定財務(wù)規(guī)劃客戶信用評分：銀行使用DeepSeek評估客戶信用評分

，

提供個性化金融服務(wù)欺詐檢測：銀行使用DeepSeek檢測交易中的欺詐行為自動交易：投資平臺使用DeepSeek進(jìn)行自動化交易金融數(shù)據(jù)分析：金融公司使用DeepSeek分析市場數(shù)據(jù)

，

提供投資建議

財務(wù)報告生成：金融公司使用DeepSeek自動生成財務(wù)報告3.2

DeepSeek大模型的應(yīng)用場景智能客服：銀行使用DeepSeek提供智能客服服務(wù)

，解答客戶問題風(fēng)險評估：銀行使用DeepSeek評估客戶信用風(fēng)險

，提供貸款建議市場趨勢分析：投資平臺利用DeepSeek分析股票市場數(shù)據(jù)

，提供投資建議n

金融與投資（中頻應(yīng)用）02新聞?wù)桑盒侣剳?yīng)用使用DeepSeek自動生成新聞

摘要

，方便用戶快速了解新聞社交媒體管理：企業(yè)使用DeepSeek管理社交媒體內(nèi)容，自動發(fā)布和回復(fù)智能寫作助手：作家使用DeepSeek輔助寫作

，提供靈

感和建議語音轉(zhuǎn)文字：媒體公司使用DeepSeek將采訪錄音轉(zhuǎn)換為文字稿內(nèi)容翻譯：媒體公司使用DeepSeek將內(nèi)容翻譯成多種

語言圖像識別：社交媒體平臺使用DeepSeek自動識別和標(biāo)記照片中的物體和人臉3.2

DeepSeek大模型的應(yīng)用場景內(nèi)容推薦：

內(nèi)容平臺使用DeepSeek根據(jù)用戶興趣推薦

文章和視頻內(nèi)容審核：社交媒體平臺使用DeepSeek自動審核用戶

發(fā)布的內(nèi)容視頻內(nèi)容生成：視頻平臺使用DeepSeek自動生成視頻內(nèi)容自動生成文章：

內(nèi)容營銷公司使用DeepSeek自動生成

高質(zhì)量的文章和博客內(nèi)容n

內(nèi)容創(chuàng)作與媒體（中頻應(yīng)用）24681013579智能照明：智能家居系統(tǒng)使用DeepSeek根據(jù)環(huán)境光線自動調(diào)節(jié)照明智能溫控：智能家居系統(tǒng)使用DeepSeek根據(jù)用戶習(xí)慣自動調(diào)節(jié)溫度智能安防：智能家居系統(tǒng)使用DeepSeek提供智能安防服務(wù)

，監(jiān)控家庭安全智能家電控制：智能家居系統(tǒng)使用DeepSeek控制家電

，如洗衣機、冰箱等家庭娛樂管理：智能家居系統(tǒng)使用DeepSeek管理家庭娛樂設(shè)備

，如電視、音響等智能家居控制：智能家居系統(tǒng)使用DeepSeek語音控制燈光、溫度等設(shè)備家庭安全監(jiān)控：智能家居系統(tǒng)使用DeepSeek監(jiān)控家庭安全

，提供警報智能家電管理：智能家居系統(tǒng)使用DeepSeek管理家電

，優(yōu)化能源使用語音助手：智能音箱使用DeepSeek語音助手控制家居設(shè)備家庭健康監(jiān)測：智能家居系統(tǒng)使用DeepSeek監(jiān)測家庭成員健康數(shù)據(jù)3.2

DeepSeek大模型的應(yīng)用場景n

智能家居與物聯(lián)網(wǎng)（低頻應(yīng)用）0402法律咨詢：法律服務(wù)平臺使用DeepSeek為用戶提供法律咨詢法律文檔生成：法律服務(wù)平臺使用DeepSeek自動生成法律文檔法律知識庫：法律服務(wù)平臺使用DeepSeek構(gòu)建法律知識庫

，方便用戶查詢信息法律文書翻譯：法律服務(wù)平臺使用DeepSeek將法律文書翻譯成多種語言法律培訓(xùn)：法律服務(wù)平臺使用DeepSeek為用戶提供法律培訓(xùn)課程法律案例檢索：律師事務(wù)所使用DeepSeek檢索相關(guān)法律案例3.2

DeepSeek大模型的應(yīng)用場景合規(guī)檢查：企業(yè)使用DeepSeek檢查業(yè)務(wù)流程是否符合法律法規(guī)法律風(fēng)險評估：企業(yè)使用DeepSeek評估法律風(fēng)險

，提

供合規(guī)建議合同審查：法律服務(wù)平臺使用DeepSeek為用戶提供合同審查服務(wù)案件分析：律師事務(wù)所使用DeepSeek分析案件數(shù)據(jù)，

提供法律建議n

法律與合規(guī)（低頻應(yīng)用戲推薦：游戲平臺使用DeepSeek根據(jù)用戶游戲歷史推

薦游戲虛擬現(xiàn)實體驗：游戲平臺使用DeepSeek提供虛擬現(xiàn)實游戲體驗游戲社交：游戲平臺使用DeepSeek提供社交功能

，增強

玩家互動游戲數(shù)據(jù)分析：游戲公司使用DeepSeek分析玩家數(shù)據(jù)

，

優(yōu)化游戲體驗游戲語音識別：游戲平臺使用DeepSeek提供語音識別功

能

，增強游戲互動游戲內(nèi)容審核：游戲平臺使用DeepSeek自動審核用戶生

成的內(nèi)容3.2

DeepSeek大模型的應(yīng)用場景游戲角色智能：游戲開發(fā)公司使用DeepSeek為游戲角色提供智能行為游戲市場分析：游戲公司使用DeepSeek分析市場數(shù)據(jù)，制定游戲策略游戲虛擬助手：游戲平臺使用DeepSeek提供虛擬助手，幫助玩家解決問題2

游戲內(nèi)容生成：游戲平臺使用DeepSeek自動生成游戲內(nèi)容n

游戲與娛樂（低頻應(yīng)用）智能能源管理：能源公司使用DeepSeek優(yōu)化能源使用

，提高能源效率智能城市規(guī)劃：城市規(guī)劃部門使用DeepSeek分析城市數(shù)據(jù)

，優(yōu)化城市規(guī)劃智能零售：零售公司使用DeepSeek優(yōu)化庫存管理，

提高銷售效率智能招聘：招聘平臺使用DeepSeek自動篩選簡歷，

匹配職位需求智能數(shù)據(jù)分析：企業(yè)使用DeepSeek分析大數(shù)據(jù)

，

提供商業(yè)洞察自動駕駛：汽車制造商使用DeepSeek開發(fā)自動駕

駛系統(tǒng)

，識別道路和障礙物智能物流：物流公司使用DeepSeek優(yōu)化物流路線，

提高配送效率智能農(nóng)業(yè)：農(nóng)業(yè)公司使用DeepSeek監(jiān)測作物生長，

優(yōu)化種植方案智能交通：交通管理部門使用DeepSeek優(yōu)化交通流量

，減少擁堵智能環(huán)保：環(huán)保機構(gòu)使用DeepSeek監(jiān)測環(huán)境數(shù)據(jù)，

提供環(huán)保建議3.2

DeepSeek大模型的應(yīng)用場景n

其他應(yīng)用（低頻應(yīng)用）4數(shù)據(jù)分析與可視化技術(shù)幫助企業(yè)更好地理解和利用數(shù)據(jù)。大模型可以對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘

，提

取有價值的信息

，而數(shù)據(jù)分析和可視化技術(shù)則可以將這些信息以直觀的圖表和報

告形式展示出來

，方便企業(yè)管理層進(jìn)行決策知識圖譜技術(shù)為企業(yè)提供更為精準(zhǔn)的知識管理和決策支持。知識

圖譜以結(jié)構(gòu)化的方式呈現(xiàn)企業(yè)內(nèi)外部的知識

，大模

型則可以利用知識圖譜進(jìn)行知識推理和查詢

，迅速

獲取所需信息。在研發(fā)部門

，大模型結(jié)合知識圖譜

，

可以回答技術(shù)問題、推薦相關(guān)技術(shù)方案

，助力研發(fā)

人員實現(xiàn)創(chuàng)新物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對設(shè)備和生產(chǎn)過程進(jìn)行智能監(jiān)控和管理。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)

備會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)

，大模型能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行

分析

，預(yù)測設(shè)備故障

，優(yōu)化生產(chǎn)流程。在制造業(yè)中

，

大模型可以根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)實時調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)

，提

高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量自動化流程技術(shù)（

RPA）實現(xiàn)更加智能的業(yè)務(wù)流程自動化。

RPA擅長處理重復(fù)性的規(guī)則性任務(wù)

，而大模型則能夠理解自然語言

指令

，深入分析復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景

，并提供極具價值的決策建議。比如在財務(wù)部門

，

RPA可以自動完成發(fā)票錄入等任務(wù)

，而大模型則能夠回答員工關(guān)于財

務(wù)政策的問題

，并依據(jù)數(shù)據(jù)分析給出成本優(yōu)化的建

議3.3大模型與其他技術(shù)在企業(yè)中的融合應(yīng)用獲取信息、下達(dá)任務(wù)等。在客服領(lǐng)域

，智能語音助手利用大模型可以高效地回答客戶的問題

，提升客戶服務(wù)效率智能語音技術(shù)為企業(yè)提供了更加便捷的交互方式。員工可以通過語音指令與大模型進(jìn)行交互，4.1企業(yè)大模型如何為企業(yè)賦能4.2企業(yè)大模型的七大落地場景4.3企業(yè)大模型的部署方式4.4

為什么需要本地部署大模型4.5企業(yè)部署大模型規(guī)劃路線4.6企業(yè)級應(yīng)用集成AI大模型的關(guān)鍵步驟4.7企業(yè)級應(yīng)用集成大模型的技術(shù)架構(gòu)設(shè)計4.8大模型應(yīng)用落地總體“

四維認(rèn)4.9大模型應(yīng)用落地策略建議4.10大模型構(gòu)建的技術(shù)方案選擇4.11本地部署大模型初級方法4.12本地部署大模型的成本4.13企業(yè)部署大模型當(dāng)前關(guān)注的4.14企業(yè)部署大模型面臨的挑戰(zhàn)4.企業(yè)大模型落地方案知”框架問題降低成本企業(yè)AI大模型可以通過自動化地完成一些工作來降

低成本。

比如

，

它可以通過自動化的數(shù)據(jù)分析來減

少人力資源的使用提高效率企業(yè)AI大模型可以自動化地完成一些重復(fù)性、

繁瑣

的工作

，從而提高工作效率。

比如

，

它可以通過自

然語言處理技術(shù)自動回復(fù)客戶郵件、

自動分類垃圾郵件等等優(yōu)化業(yè)務(wù)流程企業(yè)AI大模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)來優(yōu)化

業(yè)務(wù)流程。

比如

，

它可以通過預(yù)測分析來提前發(fā)現(xiàn)

潛在的問題

，并采取相應(yīng)的措施來避免這些問題的發(fā)生企業(yè)AI大模型可以幫助企業(yè)更好地理解客戶需求

，

從而提高產(chǎn)品質(zhì)量。

比如

，

它可以通過自然語言處

理技術(shù)來分析客戶反饋意見

，并針對性地改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計4.1企業(yè)大模型如何為企業(yè)賦能提高產(chǎn)品質(zhì)量報告生成企業(yè)常常需要撰寫大量報告

，這些報告往往具有固定模板且內(nèi)容復(fù)雜。大模型技術(shù)可以通過分解報告為多個子

問題

，分別求解

，并將結(jié)果整合到預(yù)

定框架中

，實現(xiàn)報告的自動生成。雖

然這類應(yīng)用不能保證100%的準(zhǔn)確性

，但結(jié)合多種技術(shù)手段（如大型和小型模型、專家系統(tǒng)等）

，可以大大提高

生成效率和準(zhǔn)確性審核與合規(guī)審核類場景通常與生成類場景相伴相生。大模型技術(shù)不僅可以輔助生成文

檔

，還可以用于審核結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

和非結(jié)構(gòu)化文檔。例如

，在提交審批

前

，通過大模型進(jìn)行自動審核

，可以

幫助提交者判斷是否需要修改

，提高

提交質(zhì)量

，降低打回概率。此外

，大

模型還可以用于合規(guī)性和合法性審核

，確保企業(yè)業(yè)務(wù)符合法律法規(guī)要求對話助手對話助手是大模型技術(shù)最基礎(chǔ)也是最廣泛的應(yīng)用形態(tài)。基于知識庫數(shù)據(jù)源和API查詢

，對話助手能夠?qū)崟r回答

用戶問題

，提供高效的信息傳遞。例

如

，某一乘用車通過搭建基于AI大模

型的汽車在線問答平臺

，實現(xiàn)了對非

結(jié)構(gòu)化文檔（如PDF、Word等）的

智能知識交互

，提升了員工工作效率和學(xué)習(xí)能力。該平臺提供7*24小時的智能知識服務(wù)

，問題交互準(zhǔn)確率達(dá)95%以上

，客戶滿意度提升了35%4.2企業(yè)大模型的七大落地場景來源：

網(wǎng)絡(luò)文章《大模型技術(shù)賦能企業(yè)

：七大落地場景深度解析》智能運維與制造優(yōu)化大模型技術(shù)在智能運維和制造優(yōu)化方面也發(fā)揮著重要作用。利用大模型技術(shù)構(gòu)建了智能運維系統(tǒng)

，通過自然語言交互界面

，實現(xiàn)了對運維問題的智能回答。在制造領(lǐng)域

，大模型可以通過智能分析和預(yù)測維護(hù)

，提升生產(chǎn)效率知識管理大模型技術(shù)正在重塑企業(yè)知識管理場景。通過大模型對語義的理解

，企業(yè)可以將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化提取和總結(jié)

，大大降低了知識管理的落地門檻數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是企業(yè)決策的重要依據(jù)。大模型技術(shù)通過引入編程能力

，可以大大降低數(shù)據(jù)分析成本。然而

，

目前大模型在特定業(yè)務(wù)場景下的效果仍需優(yōu)化

，模型微調(diào)是一種解決辦法在軟件開發(fā)領(lǐng)域

，大模型技術(shù)可以作為編碼助手

，提升工

程師的工作效率。通過AI編程助手

，減少了重復(fù)勞動

，提

升了代碼質(zhì)量4.2企業(yè)大模型的七大落地場景編碼助手來源：

網(wǎng)絡(luò)文章《大模型技術(shù)賦能企業(yè)

：七大落地場景深度解析》混合部署通過本地和云端結(jié)合實現(xiàn)靈活

性和災(zāi)備需求容器化/微服務(wù)部署通過容器技術(shù)和微服務(wù)架構(gòu)實

現(xiàn)敏捷開發(fā)和資源隔離本地/內(nèi)網(wǎng)部署通過本地數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)數(shù)據(jù)完

全掌控聯(lián)邦部署通過聯(lián)邦協(xié)議和分布式架構(gòu)實

現(xiàn)跨組織協(xié)作和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)邊緣部署通過邊緣節(jié)點實現(xiàn)低延遲和實

時處理云端部署通過云廠商實現(xiàn)彈性擴(kuò)展和成

本優(yōu)化4.3企業(yè)大模型的部署方式本地/內(nèi)網(wǎng)部署DeepSeek大模型部署在企業(yè)內(nèi)部服務(wù)器或數(shù)據(jù)中

心

，數(shù)據(jù)和應(yīng)用完全在企業(yè)內(nèi)網(wǎng)中運行。

適用場景：n

數(shù)據(jù)敏感：

對數(shù)據(jù)安全要求高

，

需完全掌控數(shù)據(jù)n

合規(guī)要求：

需滿足特定行業(yè)或地區(qū)的合規(guī)要求n

網(wǎng)絡(luò)限制：

內(nèi)網(wǎng)環(huán)境無法連接外部網(wǎng)絡(luò)云端部署DeepSeek大模型部署在公有云或私有云上

，利用

云廠商的基礎(chǔ)設(shè)施和資源。

適用場景：n

彈性需求：

需要根據(jù)負(fù)載動態(tài)調(diào)整資源n

快速擴(kuò)展：

業(yè)務(wù)增長迅速

，

需快速擴(kuò)展系統(tǒng)n

成本優(yōu)化：

希望通過按需付費模式降低IT成本4.3企業(yè)大模型的部署方式混合部署結(jié)合云端和本地部署

，

DeepSeek大模型部分系統(tǒng)在云

端

，部分在本地。

適用場景：n

靈活需求：

部分?jǐn)?shù)據(jù)需本地處理

，部分需云端處理n

過渡階段：

從本地逐步遷移到云端時

，混合部署可作為過渡方案n

災(zāi)備需求：

本地和云端互為備份

，提升系統(tǒng)可靠性邊緣部署將DeepSeek大模型部署在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣節(jié)點，

減少數(shù)據(jù)傳輸延遲。

適用場景：n

低延遲需求：

如物聯(lián)網(wǎng)、

實時監(jiān)控等需要快速響應(yīng)的場景n

帶寬有限：

數(shù)據(jù)傳輸成本高或帶寬有限時

，邊緣計算可減少數(shù)據(jù)上傳n

離線運行：

需要在網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定或離線時仍能正常運行4.3企業(yè)大模型的部署方式聯(lián)邦部署DeepSeek大模型多個獨立系統(tǒng)通過聯(lián)邦協(xié)議協(xié)作

，共

享數(shù)據(jù)和資源

，但各自保持獨立。

適用場景：n

跨組織協(xié)作：

多個組織需共享數(shù)據(jù)但保持獨立管理n

數(shù)據(jù)隱私：

需在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)共享n

分布式計算：

需要在多個節(jié)點上分布式處理數(shù)據(jù)

，如聯(lián)邦學(xué)習(xí)容器化/微服務(wù)部署將DeepSeek大模型系統(tǒng)拆分為多個微服務(wù)

，使用

容器技術(shù)（如Docker）

進(jìn)行部署和管理。

適用場景：n

敏捷開發(fā)：

需要快速迭代和發(fā)布新功能n

資源隔離：

不同服務(wù)需要獨立運行環(huán)境

，避免相互干擾n

彈性擴(kuò)展：

根據(jù)需求獨立擴(kuò)展特定服務(wù)4.3企業(yè)大模型的部署方式與華為云團(tuán)隊合作

，聯(lián)合首發(fā)并上線基于華為云昇騰云服

務(wù)的

DeepSeek

R1/V3推理服務(wù)

，支持部署的DeepSeek模型能達(dá)到與全球高端

GPU部署模型持平的

效果

，并提供穩(wěn)定的生產(chǎn)級服務(wù)能力。

還與智譜A

I等廠商

合作模型廣場

，客戶可一鍵調(diào)用超百個垂直領(lǐng)域模型硅基流動推出一站式大模型API云服務(wù)平臺SiliconCloud

，

集成了阿里通義大模型Qwen2、

智譜A

I的GLM

-4、

幻

方量化的

DeepSeek-

R1系列開源模型等眾多主流大模型

，

為開發(fā)者提供高效能、

低成本的多品類A

I模型服務(wù)

，開發(fā)

者可直接調(diào)用平臺API

，無需自建服務(wù)

，大大節(jié)省了搭建和維護(hù)模型服務(wù)的時間和成本4.3企業(yè)大模型的部署方式大模型云端部署參考方案本地部署大模型4.4為什么需要本地部署大模型離線與高效使用成本與資源優(yōu)化數(shù)據(jù)隱私與安全性避免使用限制定制化與靈活性4.5企業(yè)部署大模型規(guī)劃路線第一階

>第二階>第三階數(shù)據(jù)治理知識庫大模型DeepSeek大模型——

“數(shù)字大腦”數(shù)據(jù)治理——給企業(yè)數(shù)據(jù)“立規(guī)矩”知識庫——把員工經(jīng)驗變成企業(yè)資產(chǎn)廈大團(tuán)隊兩本數(shù)據(jù)治理書籍>讓企業(yè)擁有短期（0-6月）構(gòu)建企業(yè)內(nèi)部知識庫

（RAG系統(tǒng)）中期（6-18月）開發(fā)行業(yè)專屬大模型（模型微調(diào)）長期（

18月+）搭建AI

Agent工作流（企業(yè)智能體）4.5企業(yè)部署大模型規(guī)劃路線需求場景定義企業(yè)首先需要明確AI應(yīng)用的具體場景

，如文

本生成、

情感分析、

圖片理解和生成等。

這

有助于后續(xù)模型的選擇與技術(shù)路線的設(shè)計模型選型根據(jù)需求場景

，企業(yè)需要在眾多預(yù)訓(xùn)練模型

中選擇合適的AI大模型。

這一過程中

，企業(yè)

需要綜合考慮模型的性能、

準(zhǔn)確性、

計算效率、

成本及安全性等因素模型部署優(yōu)化后的模型需要被部署到合適的環(huán)境中，如云端、

邊緣計算或本地服務(wù)器等。

這要求企業(yè)具備強大的技術(shù)實力和豐富的運維經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛢?yōu)化選定模型后

，企業(yè)需要通過提示詞工程、RAG、

微調(diào)等策略對模型進(jìn)行優(yōu)化

，

以提升其在特定場景下的表現(xiàn)效果與可靠性應(yīng)用集成最后

，企業(yè)需要將AI大模型無縫集成到現(xiàn)有

的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中

，

實現(xiàn)自動化決策或增強用戶體驗4.6企業(yè)級應(yīng)用集成AI大模型的關(guān)鍵步驟數(shù)據(jù)源層包括內(nèi)部數(shù)據(jù)庫、公共數(shù)據(jù)集、第三方數(shù)據(jù)服務(wù)等

，為AI大模型提供豐富

的數(shù)據(jù)支持模型訓(xùn)練與評估層使用機器學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、

PyTorch等）訓(xùn)練模型

，并通過交叉驗證、A/B測試等方法評估模型性能業(yè)務(wù)邏輯與用戶界面層將AI模型集成到業(yè)務(wù)流程中

，通過Web應(yīng)用、移動應(yīng)用等用戶界面提供

交互服務(wù)安全與合規(guī)層實施加密、訪問控制等手段保護(hù)數(shù)據(jù)

安全

，確保AI應(yīng)用符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和國

家法規(guī)將訓(xùn)練好的模型部署為RESTfulAPI等服務(wù)

，使用Docker、

Kubernetes等

工具進(jìn)行容器化與編排

，實現(xiàn)高效的

模型管理和服務(wù)4.7企業(yè)級應(yīng)用集成AI大模型的技術(shù)架構(gòu)設(shè)計企業(yè)級應(yīng)用集成AI大模型的技術(shù)架構(gòu)設(shè)計

，

需要綜合考慮業(yè)務(wù)需求、

數(shù)據(jù)安全、

模型性能等多方面因素。

以下是使用爬蟲、API、

IoT設(shè)備等手段收集數(shù)據(jù)

，并進(jìn)行清洗、格式化、歸一化、

特征提取等預(yù)處理操作模型部署與服務(wù)層一個典型的技術(shù)架構(gòu)設(shè)計框架：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理層制定技術(shù)建設(shè)路線圖

，有的放矢

地行動聚焦待補齊能力背后的技術(shù)議題

大模型能力的提升并非一蹴而就，需要在算力基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)積累、

模

型優(yōu)化等方面持續(xù)發(fā)力4.8大模型應(yīng)用落地總體“四維認(rèn)知”框架直面行業(yè)轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀與痛點在啟動大模型項目時

，必須深入分析行

業(yè)轉(zhuǎn)型的階段性特征、

業(yè)務(wù)體系

的現(xiàn)實需求以及技術(shù)架構(gòu)的短板

痛點

，找準(zhǔn)問題

，避免照搬照抄診斷短板

，

明確能力提升路徑找準(zhǔn)問題僅僅是第一步

，還需要進(jìn)

一步診斷企業(yè)在大模型應(yīng)用方面

的短板

，

給出補齊相關(guān)能力的

“藥方”梳理清楚大模型落地所需的能力體系只是第一步，

接下來還需要以行動為指引

，將愿景變?yōu)楝F(xiàn)實來源：

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)文章《大模型應(yīng)用落地路徑頂層設(shè)計》行動計劃能力評估焦點確認(rèn)問題診斷明確技術(shù)選型

與適配性-綜合評估框架成熟度、易用性、擴(kuò)展性和兼容性等因素

，選擇合適大模型框架并確保與現(xiàn)有系統(tǒng)高效集成培養(yǎng)獨立的A

I人才與團(tuán)隊-

引進(jìn)培養(yǎng)AI專業(yè)人才

，負(fù)責(zé)模型微調(diào)、技術(shù)引入和系統(tǒng)集成等工作

，支撐大模型應(yīng)用發(fā)

展明確任務(wù)性質(zhì)結(jié)合

業(yè)務(wù)邏輯優(yōu)化流程-

區(qū)分輔助生成與決策性任務(wù)

，優(yōu)化輸入輸出流程（輔助生成任務(wù)）或結(jié)合模型預(yù)測與決策邏輯（決策性任務(wù)）建立持續(xù)學(xué)習(xí)

與迭代機制-建立性能監(jiān)控和反饋機制

，

定期評估模型效果

，根據(jù)需求

和反饋調(diào)優(yōu)迭代

，確保模型持

續(xù)滿足業(yè)務(wù)需求探索大模型應(yīng)用與

業(yè)務(wù)的深度融合-從輔助生成場景拓展到為決

策賦能

，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智

能化升級

，實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程自動

化智能化聚焦業(yè)務(wù)場景需求

并合理選擇模型-深入剖析業(yè)務(wù)需求

，首選大語言模型提升文本處理效率；多模態(tài)業(yè)務(wù)需權(quán)衡技術(shù)成本

，

采用合適架構(gòu)融入系統(tǒng)評估自身數(shù)據(jù)

豐富度及質(zhì)量-評估數(shù)據(jù)豐富度、多樣性、

時效性和隱私保護(hù)要求

，確保

數(shù)據(jù)支持模型訓(xùn)練微調(diào)

，符合

合規(guī)要求4.9大模型應(yīng)用落地策略建議模型微調(diào)技術(shù)要點（1）高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)：

標(biāo)注數(shù)據(jù)

的質(zhì)量直接影響微調(diào)的效果

，

需要確

保數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性。（2）合理的微調(diào)策略：

選擇合適的

微調(diào)算法和超參數(shù)

，避免過擬合或欠

擬合問題。模型微調(diào)技術(shù)特點（1）領(lǐng)域針對性強：

經(jīng)過微調(diào)的模

型在特定領(lǐng)域的表現(xiàn)會有顯著提升

，

能夠更好地理解和處理該領(lǐng)域的專業(yè)

問題；（2）模型適應(yīng)性優(yōu)化：

通過微調(diào)可

以調(diào)整模型的參數(shù)

，使其更符合特定

任務(wù)的要求

，提高輸出的準(zhǔn)確性和穩(wěn)

定性。模型微調(diào)和本地知識庫使用海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練得到的基礎(chǔ)

大模型

，具備廣泛的語言理解和生成

能力

，但在特定任務(wù)上的表現(xiàn)往往不

夠精準(zhǔn)。解決方案：（1）模型微調(diào)；（

2）本地知識庫4.10大模型構(gòu)建的技術(shù)方案選擇模型微調(diào)還是本地知識庫？在監(jiān)督微調(diào)階段

，模型會學(xué)習(xí)一個指令-響應(yīng)（Instruction-Response）

數(shù)據(jù)集

，

該數(shù)據(jù)集包含大量人

類編寫的任務(wù)示例

，例如“請解釋相對論的基本概念”及其標(biāo)準(zhǔn)答案通過這種方式

，

模型能夠理解不同類型的任務(wù)并提供符合預(yù)期的回答

。

指令-響應(yīng)

（Instruction

-Response）

數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練模型理解任務(wù)指令并生成符合預(yù)期的響應(yīng)時效性問題對知識更新頻繁的領(lǐng)域

，微調(diào)后的模型可能很快會過時

，

需要不斷重新訓(xùn)練在微調(diào)完成后

，

部分高級模型還會使用強化學(xué)習(xí)進(jìn)行優(yōu)化。

例如

，

ChatGPT和Claude使用人類反饋

強化學(xué)習(xí)（

RLHF）

讓模型的回答更符合用戶期望

，更好地選擇符合人類偏好的答案數(shù)據(jù)準(zhǔn)備成本高需要收集、

整理和標(biāo)注大量特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)

，這是一個耗時費力的過程4.10大模型構(gòu)建的技術(shù)方案選擇模型微調(diào)主要是指令微調(diào)

，指令微調(diào)包括兩個階段：

監(jiān)督微調(diào)和強化學(xué)習(xí)監(jiān)督微調(diào)強化學(xué)習(xí)不足之處：n

本地知識庫RAG（

Retrieval-Augmented

Generation）

，

即檢索增強生成

，是一種結(jié)合檢索技術(shù)和生成模型的技術(shù)框架，

旨在提升模型生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和相關(guān)性其核心思想是：

在生成答案前

，

先從外部知識庫中檢索相關(guān)信息

，

再將檢索結(jié)果與用戶輸入結(jié)合

，指導(dǎo)生成模型

輸出更可靠的回答。

簡單地說

，就是利用已有的文檔、

內(nèi)部知識生成向量知識庫

，在提問的時候結(jié)合庫的內(nèi)容一

起給大模型

，

讓其回答的更準(zhǔn)確

，

它結(jié)合了信息檢索和大模型技術(shù)4.10大模型構(gòu)建的技術(shù)方案選擇實時知識補充模型的回復(fù)結(jié)合了業(yè)務(wù)知識和實時知識

，

所以實時

性可以更好減少模型幻覺由于提問結(jié)合了業(yè)務(wù)知識

，所以減少了模型的幻覺，

即減少了模型的胡說八道保護(hù)數(shù)據(jù)隱私由于日常的業(yè)務(wù)知識是保存到本地的

，

所以減少信

息泄露的風(fēng)險4.10大模型構(gòu)建的技術(shù)方案選擇無需重新訓(xùn)練不用重新訓(xùn)練模型

，微調(diào)模型降低了成本n

本地知識庫的優(yōu)點步驟安裝Ollama下載DeepSeek

R1運行DeepSeek

R1使用Open

Web

UI增強交互體驗

具體安裝過程請參考廈門大學(xué)數(shù)據(jù)庫實驗室博客/blog/5816/4.11本地部署大模型初級方法DeepSeek

R1671B（滿血版）

部署成本1.硬件采購成本?服務(wù)器集群

：含8張NVIDIA

A100/H100顯卡的服務(wù)器

，

市場價格約80-120萬元?配套設(shè)備

：液冷系統(tǒng)、

冗余電源等附加成本約15-25萬元2.運維成本?電費

：滿載功耗約6000W

，

年電費約5-8萬元（按工業(yè)電價1.2元/度計算）?維護(hù)：

專業(yè)工程師團(tuán)隊年成本約30-50萬元4.12本地部署大模型的成本n

2025年2月10日

，清華大學(xué)AI團(tuán)隊發(fā)布KTransformers開源項目迎來重大更新

，成功打破大模型推理算

力門檻。

此前

，擁有671B參數(shù)的MoE架構(gòu)大模型DeepSeek-R1在推理時困難重重。

推理服務(wù)器常因高

負(fù)荷宕機

，

專屬版云服務(wù)器按GPU小時計費的高昂成本讓中小團(tuán)隊無力承擔(dān)

，

而市面上的

“本地部署”

方案多為參數(shù)量大幅縮水的蒸餾版

，在本地小規(guī)模硬件上運行滿血版

DeepSeek-R1被認(rèn)為幾乎不可能n

此次KTransformers項目更新帶來重大突破

，

支持在24G顯存（4090D）

的設(shè)備上本地運行

DeepSeek-

R1、

V3的671B滿血版。

其預(yù)處理速度最高可達(dá)286tokens/s

，推理生成速度最高能達(dá)到14tokens/s。

甚至有開發(fā)者借助這一優(yōu)化技術(shù)

，在3090顯卡和200GB內(nèi)存的配置下

，使Q2_K_XL模型的推理速度達(dá)到9.1tokens/s

，

實現(xiàn)了千億級模型的“家庭化”運行傳統(tǒng)方案：

8卡A100服務(wù)器成本超百萬元

，按需計費每小時數(shù)千元清華方案：

單卡RTX4090方案

，整機成本約2萬元

，功耗80W4.12本地部署大模型的成本落地和建設(shè)路徑：第一

，是模型本身

，研發(fā)能力不足的企業(yè)用戶

，是否自身要去做模型訓(xùn)練？現(xiàn)階段是否一定要有企業(yè)內(nèi)部專屬大模型？第二

，如果做訓(xùn)練和微調(diào)

，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)量是否足夠？第三

，算力是否需要投入？如果增加算力投入

，整體項目預(yù)算量級會上升一個級別。

第四

，如何量化最終收益？第五

，是項目可行性問題

，大多數(shù)企業(yè)用戶在過去一年都已經(jīng)做過大模型嘗試

，準(zhǔn)確性、幻覺問題一直存在，

如何解決？選型：現(xiàn)在市面上第一類大模型由互聯(lián)網(wǎng)大廠

，像阿里、騰訊、華為等大廠研發(fā)的相關(guān)產(chǎn)品。那第二類是專注單點應(yīng)用的小廠

，比如專注

于Agent平臺和Agent應(yīng)用開發(fā)。第三

，現(xiàn)有垂直供應(yīng)商。所有企業(yè)用戶都會關(guān)注選型問題

，雖然大模型大廠本身技術(shù)能力很強

，但不一定特別理解企業(yè)自身業(yè)務(wù)場景

，而現(xiàn)有的垂直廠商本身技術(shù)能力會受到多方質(zhì)疑

，所以選型是重點關(guān)注的問題。4.13企業(yè)部署大模型當(dāng)前關(guān)注的問題收益不確定：當(dāng)前很多應(yīng)用場景多處于驗證階段

，其實際效果和最終收益存在不確定性合規(guī)：模型本身是否自主可控？數(shù)據(jù)是否安全合規(guī)？信創(chuàng)要求。其次

，行業(yè)場景模型訓(xùn)練和應(yīng)用落地難

，

項目開發(fā)難度大

，人員技術(shù)要求高

，開

發(fā)周期不可控

，需要環(huán)境易安裝、模型易訓(xùn)練、應(yīng)用易搭建的AI業(yè)務(wù)平臺從通用大模型到行業(yè)場景大模型

，需要

進(jìn)行針對性訓(xùn)練

，訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)預(yù)處理

耗時長

，收集、清洗等環(huán)節(jié)占模型開發(fā)

訓(xùn)練時長60%

，需要高效歸集、管理的

數(shù)據(jù)工程能力最后

，因算力等待、任務(wù)潮汐、資源碎

片化等原因

，A

I集群可用度往往不足

50%

，需要不斷提升全系統(tǒng)調(diào)度效率三極簡應(yīng)用開發(fā)平臺

，支撐非專業(yè)開發(fā)者快速上手二系統(tǒng)級模型訓(xùn)練與推理加速能力

，實現(xiàn)模型訓(xùn)練周期縮短30%

，推理并發(fā)

提升一倍數(shù)據(jù)工程工具化

，縮短80%訓(xùn)練數(shù)據(jù)

準(zhǔn)備周期4.14企業(yè)部署大模型面臨的挑戰(zhàn)A

I大模型正在重構(gòu)千行萬業(yè)

，

造就數(shù)據(jù)的黃金時代

，然而AI進(jìn)入各行業(yè)仍面臨著挑戰(zhàn)：大模型企業(yè)落地解決方案供應(yīng)商（比如DeepSeek一體機廠商）

可以提供支持：一5.1

智能體的概念5.2

智能體和RAG的區(qū)別5.3典型的智能體類型5.4

智能體產(chǎn)品5.5

國內(nèi)典型的智能體開發(fā)平臺5.智能體的企業(yè)應(yīng)用5.

1智能體的概念智能體本身既不是單純的軟件也不是硬件

，

而是一個更為

寬泛的概念

，

它們可以是軟件程序、

機器人或其他形式的

系統(tǒng)

，具備一定的自主性和智能性智能體（AI

Agent）

，又稱“人工智能代理”

，是一種模

仿人類智能行為的智能化系統(tǒng)

，

它就像是擁有豐富經(jīng)驗和

知識的“智慧大腦”

，能夠感知所處的環(huán)境

，并依據(jù)感知

結(jié)果

，

自主地進(jìn)行規(guī)劃、

決策

，進(jìn)而采取行動以達(dá)成特定

目標(biāo)。

簡單來說

，

智能體能夠根據(jù)外部輸入做出決策

，并

通過與環(huán)境的互動

，不斷優(yōu)化自身行為5.

1智能體的概念基于大模型的智能體是指利用大語言模型（如GPT、

BERT等）作為核心組件

，構(gòu)建的能夠執(zhí)行特定任務(wù)、與環(huán)境交互并做出決策的人工智能系統(tǒng)。這些智能體具有自主性、交互性、適應(yīng)性等特點

，能夠模擬人類的認(rèn)知和決策過程

，提供更加自然、高效和個性化的交

互體驗。它們能夠處理海量數(shù)據(jù)

，進(jìn)行高效的學(xué)習(xí)與推理

，并展現(xiàn)

出跨領(lǐng)域的應(yīng)用潛力AIAgent的誕生就是為了處理各種復(fù)雜任務(wù)的

，就復(fù)雜任務(wù)的處理流程而言AIAgent主要分為兩大類：行動類、規(guī)劃執(zhí)行類。總而言之

，AIAgent就是結(jié)合大模型能去自動思考、規(guī)劃、效驗和

執(zhí)行的一個計算體

，以完成特定的任務(wù)目標(biāo)

，如果把大模型比作大

腦

，那AIAgent可以理解為小腦

+手腳5.

1智能體的概念A(yù)IAgent的工作僅需給定一個目標(biāo)

，它就

能夠針對目標(biāo)獨立思考并做出行動

，它會根據(jù)給定任務(wù)詳細(xì)拆解出每一步的計劃步

驟

，依靠來自外界的反饋和自主思考

，

自

己給自己創(chuàng)建prompt

，來實現(xiàn)目標(biāo)目前各類AICopilot不再是機械地完成人

類指令

，而是可以參與人類工作流

，為諸如編寫代碼、策劃活動、優(yōu)化流程等事項

提供建議

，與人類協(xié)同完成過去的嵌入式工具型AI助手型工具（例如siri、小度、小愛音箱）

，只完成和人之間

的問答會話

5.

1智能體的概念智能體更像是一個擁有自主意識的智能員工

，它以大語言模型為驅(qū)動

，具備自主理解、感知、規(guī)劃、記憶和使用工具的能力。它可以根據(jù)目

標(biāo)任務(wù)

，進(jìn)行智能規(guī)劃與決策

，

自動執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)。比如在智能辦公場景中

，AIAgent可以根據(jù)用戶的日程安排

，

自動預(yù)訂會議室、安

排會議議程

，還能在會議結(jié)束后自動生成會議紀(jì)要

，實現(xiàn)辦公流程的自動化

，讓員工從繁瑣的事務(wù)性工作中解脫出來RAG技術(shù)就像是一個智能的知識助手

，它通過將外部知識庫與大語言模型相結(jié)合

，極大地增強了模型的回答能力。當(dāng)用戶提出問題時，RAG首先會在龐大的知識庫中進(jìn)行檢索

，找到相關(guān)的信息

，然后將這些信息與大語言模型的生成能力相結(jié)合

，給出更加準(zhǔn)確、全面的回答。

例如

，在企業(yè)客服場景中

，

RAG可以快速檢索企業(yè)的產(chǎn)品資料、常見問題解答等知識庫

，為客戶提供精準(zhǔn)的服務(wù)

，大大提高了客服的效率和質(zhì)量RAG的部署相對來說成本較低

，主要集中在知識庫的建設(shè)和維護(hù)上。企業(yè)可以利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資源

，構(gòu)建自己的知識庫

，然后通過接入大

語言模型

，實現(xiàn)

RAG的功能。對于一些數(shù)據(jù)量較小、業(yè)務(wù)場景相對簡單的企業(yè)來說

，

RAG是一個性價比很高的選擇AIAgent的部署則需要更高的技術(shù)門檻和成本。它不僅需要強大的大語言模型支持

，還需要構(gòu)建復(fù)雜的智能規(guī)劃和決策系統(tǒng)

，以及與各種

工具和系統(tǒng)的集成。此外

，AIAgent還需要不斷地進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化

，以提高其智能水平和適應(yīng)性。因此

，對于一些中小企業(yè)來說

，A

IAgent的部署成本可能較高

，但對于大型企業(yè)和對智能化要求較高的企業(yè)來說

，AIAgent帶來的價值可能遠(yuǎn)超其成本5.2智能體和RAG的區(qū)別n

RAG和智能體RAG在運行效果上

，

RAG在處理一些需要大

量知識支持的任務(wù)時表現(xiàn)出色

，比如智能問答、文檔生成等。它能夠利用知識庫中的信息

，為用戶提供準(zhǔn)確、詳細(xì)的

回答。但

RAG的局限性在于

，它缺乏自

主決策和規(guī)劃的能力

，對于一些復(fù)雜的、需要靈活應(yīng)變的任務(wù)可能無法勝任各自的優(yōu)勢和適用場景RAG和AIAgent都有各自的優(yōu)勢和適

用場景。對于企業(yè)用戶來說

，在選擇時需要根據(jù)自身的業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)資源、技術(shù)實力和預(yù)算等因素進(jìn)行綜合考慮。如果企業(yè)只是需要解決一些簡單的知識檢索和生成問題

，那么

RAG可能是