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基于DeepSeek的
内容机器人,
高效赋能业务与人
CONTENTS
PART1DeepSeek带来的全新机遇
PART2让DeepSeek更懂业务
PART3DeepSeek加持的内容机器人更高投资
PART4回报率的选择
PART01
DeepSeek带来的全新机遇
DeepSeek+本地知识库方案备受开发者青睐
知识问答个人知识管理数据分析文档有哪些信誉好的足球投注网站
DeepSeek+本地知识库的瓶颈与挑战
•数据存储与管理难度大:本地知识库难以支撑海量数据的管理,
本地知识库
对非结构化数据的处理能力不足。
+•知识更新滞后:知识内容迭代时,本地知识库同步更新成本高。
•功能局限性:缺乏企业级功能(如权限管理、审计日志)。
大语言模型
Ollama•信息丢失风险高:在将文档转换为向量表示的过程中,可能会
工具/应用开发平台
出现信息丢失的情况,特别是在追求高精度时,需要自行编写
+程序来进行更精细的控制。
•部署及调试难度大:需专业人员配置和维护,初期投入成本高,
为了实现最佳性能,需要针对特定的知识结构和习惯进行调试,
对技术要求高。
•硬件配置要求高:DeepSeek提供了多个版本以适应不同规模
的应用,但对于较大规模的模型(如671B),仍然需要非常
开发者高的硬件配置。
AI+Data方案的挑战
私域准确性:
业务应用WMSMESSRMPLMCRM官网挑战1:数据工程与知识工程复杂
•数据质量:分类、加工、治理
•知识图谱:建模、构建
私域
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