腾讯云大模型知识引擎程雪璨腾讯云智能产品架构师
01 概述
- 企业级DeepSeek搭建及应用场景：介绍企业级DeepSeek的搭建方法及应用场景。
- 大模型知识引擎产品介绍：概述腾讯云全栈AI服务上线DeepSeek模型，通过DeepSeek API和应用开发平台满足用户各类需求。
- 案例实践：展示实际应用案例。
02 腾讯云DeepSeek API服务
- 目标客户和场景：面向具有一定开发能力的企业/资深开发者，期望通过多款原子能力组建专属服务。
- 主要优势：API服务更稳定、安全、易用；满足大批量使用，可弹性扩容；支持购买专属并发；限时免费试用（2025年2月25日23:59:59前）；兼容openai的API接口协议。
03 腾讯云大模型应用开发平台“知识引擎”
- 目标客户和场景：面向具备简单开发能力的初级开发者、企业运营人员。
- 主要优势：国内率先支持「DeepSeek满血版+私域知识管理+实时搜索」于一体；分钟级搭建大模型应用；集成私域知识库，支持复杂图文混排文档解析；接入搜狗搜索增强API，一键开关，即可让DeepSeek实时获取互联网最新资讯。
04 腾讯云大模型知识引擎：应用开发平台
- 聚焦严谨场景：打造大语言模型应用开发平台，提供LLM+RAG、工作流、Agent多种应用开发方式。
- 应用场景：一网通办政务、电子说明书、虚拟导游、文旅语音助手、汽车代理人辅助、金融数智人、腾讯学堂、腾讯内部产品合作企点客服、乐享大模型等。
- 大模型选择：支持三方大模型、精调知识大模型/多模态大模型、金融/教育/医学行业大模型、腾讯云行业大模型。
05 腾讯云大模型知识引擎：三大应用模式
- 标准模式：平台内置最佳实践流程，适用于企业知识服务、产品咨询等严肃问答场景。
- 工作流模式：使用指定的工作流来响应用户所有对话，适用于有个性化需求的服务问答场景。
- Agent模式：由大模型自主拆解任务和规划路径，适用于灵活回复或快速搭建需求的服务问答场景。
06 智能客服文件助手
- 难点：企业知识格式多样、图文并茂，传统OCR技术局限识别精度低、元素易丢失。
- 解决方案：强大RAG能力加持，搭建精准的知识问答应用；高准确的复杂文档解析、切分能力；基于OCR大模型，突破图文混排版面分析、复杂表格识别等文档解析技术瓶颈。
07 腾讯云RAG+DeepSeek
- 优化能力：充分考虑文、图两种模态的检索优化、能力打磨。
- 应用场景：说明书样例“制动系统怎么保养？”；图文并貌的产品操作说明。
08 复杂业务流程场景
- 升级复杂应用构建能力：提供10+画布节点，编排复杂应用，复杂流程的执行准确率和对话完成率效果领先。
- 优势：可视化拖拉拽方式编排不同原子能力，零代码/低代码构建业务流程；参数提取节点支持多参数同时提取、基于对话历史进行多轮反问澄清。
09 大模型知识引擎“工作流”
- 支持用户快速编排复杂应用：通过可视化拖拉拽方式编排不同原子能力，实现复杂流程的执行。
10 大模型知识引擎“Agent模式”
- 自主规划和工具调用：由大模型自主拆解任务和规划路径，模型主动选择和调用工具，并能够主动纠错和反思。
- 支持调用复杂工作流：把工作流画布转换成流程描述语言（PDL），通过Agent理解全局流程，保证对话准确率基础上，以更加灵活的方式应对超出范围的问题。
11 落地案例：消费电子客户的智能客服
- 产品价值：产品型号多（1000+），文档产品手册多（7500+）。
- 产品亮点：严谨准确；图文并茂。
- 应用收益：转人工率降低8%。
12 落地案例：某零售客户的专家助手
- 应用收益：提供面向上万SKU场景的产品问题咨询服务，服务于企业内部售后客服。
- 方案效果：节省业务团队人力，提高问题响应效率。
13 落地案例：助力电力工业设备服务商
- 方案效果：平均单人提效50%以上，并加速了工程师培养速度。
14 落地案例：某头部电商的企业共享服务助手
- 方案效果：问答准确性89%，转人工率由70%降低到40%。
15 落地案例：某头部国际快递企业的智能客服
- 方案效果：支持处理快递寄件、收件、信息查询等超过40类过程复杂且分支较多的任务，节省人工坐席工作量，提升业务服务效率和质量。
16 落地案例：为某头部医疗器械公司打造医生提效助手
- 方案效果：智能筛选核心指标输出病历文书，显著提效。
