核心观点与关键数据
- 大模型应用平台：提供RAG、Workflow、Agent框架，助力企业加速大模型应用落地。
- 文档解析能力：业内能力全面，准确率相比传统解析提升30%，支持200MB以上超大文档，超过26类文档类型，支持图文混排版面分析。
- 向量检索：上线基于大语言模型的embedding模型，支持8K长切片检索，多文档信息召回率从85%提升到92%；Text2SQL能力，SQL执行准确率超过80%。
- 知识导入与处理：支持多类型文档导入（doc./pdf./txt./md./ppt.等）、问答对导入；解析切分阶段将长文本分割为短文本块（chunks）；知识召回阶段将用户问题转化为向量，与向量库中文档片段进行相似度匹配。
- 多模态文档/表格导入：通过大语言模型对表格进行摘要，通过检索摘要来获取相关的表格；表格超过大语言模型支持的最大长度时，将表格切分为多个子切片，通过子切片的摘要生成表格摘要。
- 文档比对功能：高亮增删改的内容，配套“保留两者/ 删除旧版/ 合并更新”等处理方案一键执行，支持仅对「变更片段」生成问答对，显著降低token消耗。
- WorkFlow框架：支持17个常用画布节点，支持客户通过拖拽大模型节点、参数提取节点、知识问答节点等常用原子能力编排业务流程；全局视野的Agent，支持节点灵活回退。
- Multi-Agent框架：支持多Agent智能转交协同，插件中心提供丰富的官方/MCP调用；垂直领域Agent沉淀，支持工作流Agent/知识库检索Agent等。
- 开发票场景工作流：实现了复杂的业务逻辑定义设计目标，适用于对结果准确性要求高、可解释性强的严谨业务场景。
- 可视化拖拉拽：通过可视化拖拉拽的方式编排不同的原子能力，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等优势能力，对话效果更优势。
- 多轮交互完善：多轮对话中，系统自动分析必填信息完整性，如果不完整则自动反问澄清，引导用户提供必填信息；系统支持灵活的工作流跳转，每一轮对话都会由模型进行意图理解并使用最佳的达成方式满足该意图。
- Agent功能：所有与工作流相关对话都会经过Agent统一处理；Agent根据用户对话内容智能跳转到对应节点；全局识别“不继续执行工作流”等退出意图及“好的”、“没问题”等寒暄意图，并智能回复用户。
- MCP 兼容& 插件生态：预置丰富的腾讯内外部插件，开箱即用，同时支持自定义插件快速接入；腾讯位置服务、腾讯云LightHouse、对象存储COS、搜狗搜索、图片生成（@混元生图）、文档转换（@QQ浏览器）、结构化识别（@腾讯优图）、语音识别（@智聆实验室）、腾讯特色插件Airbnb、飞常准、ChatPPT、MYSQLFetch、社区精选插件。
- 智能体创建方式：提供基于RAG、WorkFlow、Multi-agent 三种模式的智能体创建方式，结合智能体广场，推动全校师生参与智能体创建，以赛推练等多种方式，了解前沿AI 在教学、科研、管理、生活等多方面的应用，极大提升师生AI 素养。
- 面向学生与教师：面向学生提供知识问答辅助学习，面向教师提供教学资源搜索、生成辅助教学。
- AI+业务落地应用：针对银行、证券、保险等企业高频的信贷、投研、保险产品开发/销售等场景，探索AI+业务的落地应用，配合教师教学，以更加实践的方式了解AI 在过程中的探索及运营，帮助学生更好的理解AI、运用Ai、掌握AI。
- AI在传媒领域的应用：通过指定科研网站，基于WorkFlow+MCP插件的方式，实现问答式搜索科研论文及文章，并实现一键式摘要提取及总结、问答，提升科研效率。
研究结论
- DeepSeek大模型应用平台在文档解析、向量检索、知识导入与处理、多模态文档/表格导入、文档比对功能、WorkFlow框架、Multi-Agent框架等方面具有显著优势，能够有效提升企业大模型应用落地的效率和效果。
- 平台提供的可视化拖拉拽方式、多轮交互完善、Agent功能、MCP 兼容& 插件生态等功能，能够满足不同用户的需求，提升用户体验。
- 平台在智能体创建方面的功能，能够推动全校师生参与智能体创建，提升师生AI 素养，并探索AI+业务的落地应用，帮助学生更好地理解AI、运用Ai、掌握AI。
- 平台在AI在传媒领域的应用方面，能够通过指定科研网站，实现问答式搜索科研论文及文章，并实现一键式摘要提取及总结、问答，提升科研效率。
