一分钟搭建RAG应用：DeepSeek模型助力企业知识管理新突破
一、背景
企业中常常存在数据分散的情况，不同部门和系统各自为政，导致信息孤立。这种现象使得员工在需要信息时，往往需要在多个系统中进行搜索，增加了时间成本和难度。
由于信息的分散和孤立，员工获取所需知识的效率大大降低。同时，传统的知识管理系统可能无法快速响应动态需求，使得在快速变化的市场环境中，企业难以保持竞争力。快速而准确的信息获取对于业务决策的及时性至关重要。
在传统的知识管理模式下，企业通常依赖手动整理和维护知识库，或通过规则驱动的搜索引擎来查找信息。这些方式效率低下，且难以应对知识的动态变化和复杂多样的查询需求。随着企业数据量的爆发式增长，传统方法越来越难以满足高效、准确的知识获取需求。
大模型技术的兴起为企业知识管理带来了新的可能性。以GPT等生成式预训练模型为代表的大模型，具备了强大的自然语言理解与生成能力，可以从海量数据中快速提取有价值的信息，并以人类自然语言的方式进行表达。这种能力不仅解决了传统知识管理中“检索难”“提取慢”的问题，还实现了企业知识管理从静态到动态、从被动到主动的智能化转型。
大模型技术推动了知识管理从依赖人工维护的“工具化”阶段，走向基于AI驱动的“智能化”阶段。这不仅提升了知识管理的效率和体验，也为企业的数字化转型奠定了坚实基础。
腾讯云大模型知识引擎（LLM Knowledge Engine）是一款专为企业客户和合作伙伴打造的平台，依托大模型技术，与企业独有的数据相结合，能够更快速、高效地构建包括Agent、RAG、工作流等多种应用形式，助力大语言模型在企业场景中的实际应用与落地。
优势：
-
快速构建大模型应用 ：提供多样化的开发方式，支持企业级Agent、RAG和工作流等应用的高效创建与发布，并内置优质官方插件，帮助企业降低大模型应用的落地难度，轻松构建高效且有价值的模型应用。
-
卓越的复杂知识处理能力 ：通过OCR、LLM+RAG、MLLM等多种技术手段，实现对复杂文档的精准智能解析，大幅提升知识提取的效率与质量。
-
完善的配套工具链 ：提供模型配置、知识管理、问答提取、应用评测等多种工具，支持从测试、优化、发布到反馈增强的一站式全流程，全面保障应用开发的高效性和可靠性。
| 模型名称 | 输入输出 | 场景描述 |
|---|---|---|
| 精调知识大模型高级版 | 最大输入 7k，最大输出 1～4k | 专为企业知识问答设计，擅长多模态问答，适合复杂场景如图文表关联、数学计算、逻辑推理、表格问答等。优势包括图文关联输出、数据计算等。 |
| 精调知识大模型标准版 | 最大输入 7k，最大输出 1～4k | 针对企业知识问答优化，性价比高，平衡效果与价格，擅长多模态问答。支持图文关联输出。 |
| 混元大模型高级版 | 最大输入 28k，最大输出 4k | 拥有万亿级参数，MOE-32k 长文模型，表现领先，适用于复杂指令、推理、多语言翻译、金融、法律、医疗等领域。 |
| 混元大模型标准版 | 最大输入 30k，最大输出 2k | 采用优化的路由策略，提高性价比，支持长文本输入，平衡效果与成本。 |
| 混元大模型 Turbo 版 | 最大输入 28k，最大输出 4k | 默认版本，采用新型混合专家模型（MoE），推理更快，效果更强。 |
| 混元大模型长文本版 | 最大输入 250k，最大输出 6k | 长文本处理能力卓越，MOE-256k，适合超长文本输入，支持大规模数据处理。 |
| 混元大模型角色扮演版 | 最大输入 28k，最大输出 4k | 专为角色扮演场景设计，结合角色扮演数据集，效果优异。 |
| 金融行业大模型标准版 | 最大输入 7k，最大输出 1～4k | 针对金融问答优化，预训练和精调基于金融数据，适用于投资和金融产品问答。 |
| 教育行业大模型标准版 | 最大输入 7k，最大输出 1～4k | 专项训练用于教育领域，适合英语口语练习和教案相关场景，支持对话练习、语法分析、教案生成等。 |
| 教育行业大模型高级版 | 最大输入 7k，最大输出 1～4k | 深度训练提升英语口语练习自然度和教案生成丰富度，帮助教师高效备课，支持个性化学习。 |
| 医学行业大模型标准版 | 最大输入 3.4k，最大输出 500 | 专为医学知识问答和电子病历生成设计，擅长医学实体抽取和对话总结。 |
| DeepSeek-R1 | 32k | 强化学习驱动的推理模型，擅长数学、代码和推理任务，性能可与 OpenAI-o1 相媲美。 |
| DeepSeek-V3 | 32k | 具有 6710 亿参数的混合专家（MoE）模型，采用 MLA 和 DeepSeekMoE 架构，优化推理和训练效率。 |
二、什么是RAG（Retrieval-Augmented Generation）？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索与生成式语言模型的方法，旨在提升知识问答的精准性和有效性。最简单的理解，可以认为是给大模型外挂了一个知识库。
大模型经常因为数据缺乏而产生问题。企业通常通过建立向量知识库来解决这一问题。在使用提示时，首先从知识库中检索与提示相关的领域知识，然后将这些知识与原始提示结合，作为大模型的输入。这使得模型能够掌握领域专业知识，从而更准确地回答问题。
在企业环境中，大模型需要满足对准确性、数据隐私安全以及信息更新速度的高要求。而RAG（检索增强生成）框架能够很好地解决这些问题。
-
RAG结合了传统的信息检索技术与生成式AI模型，不仅能通过外部知识库丰富回答内容，还能确保生成信息的精准性和可靠性。这种设计大幅降低了生成错误或误导性答案的风险，为企业提供了更加可信的决策支持。
-
RAG允许企业本地化部署私有知识库，限定模型仅访问相关内部数据。这种方式既能有效防止敏感信息外泄，又确保模型根据最新的企业资料作出准确回答，显著提升了数据隐私保护的能力。
-
RAG框架支持动态更新知识库，使其能够快速反映企业的最新信息。这一特性在智能客服等场景中尤为重要，例如，它可以实时解决客户问题并提供个性化建议，从而显著提升用户体验和服务效率。
三、DeepSeek模型的核心能力解析
DeepSeek-R1与V3模型的特点：
- DeepSeek-R1：专注于高精度检索，通过多模态语义理解技术，快速定位企业知识库中的相关数据，支持复杂查询（如长文本、多条件组合）的毫秒级响应。
- DeepSeek-V3：基于生成式大模型，能够将检索结果转化为自然语言回答，同时结合上下文生成逻辑连贯的总结、报告或解决方案，显著提升信息输出效率。
- 协同优势：R1与V3模型协同工作，实现“检索-生成”闭环，确保答案既精准可靠，又符合人类语言习惯。
- 支持私有化数据（如内部文档、数据库、业务系统日志）的无缝接入，通过动态知识图谱技术构建企业专属知识库。
- 提供细粒度权限控制和数据加密机制，确保敏感信息仅在授权范围内被调用，满足金融、医疗等高合规性行业需求。
内置联网搜索与行业领先的RAG能力 ：
- 可实时接入互联网公开数据（如行业报告、新闻、学术论文），与企业内部知识库互补，形成“内外部数据联动”的检索体系。
- 支持过滤与去重机制，优先返回高权威性来源（如政府网站、学术期刊），避免信息过载。
- 精准检索：通过多级索引（关键词、语义、上下文）从海量数据中提取最相关片段，减少生成阶段的噪声干扰。
- 可控生成：基于检索结果约束生成内容，确保回答严格贴合企业知识边界，避免大模型“幻觉”问题。
- 场景适配：针对垂直领域（如法律条文解读、医疗诊断辅助）优化RAG流程，提升专业场景下的回答准确性。
提供低代码支持 ：
- 通过拖拽式操作完成数据源接入、检索策略设置、回答模板设计等流程，无需编写代码即可构建定制化问答应用。
- 提供预置行业模板（如客服机器人、内部知识助手），支持一键部署，大幅降低开发门槛。
- 支持实时调试与效果预览，用户可随时调整检索范围、生成风格等参数，并在分钟级内更新应用。
- 兼容API接口，便于与企业现有系统（如CRM、OA）集成，实现跨平台知识调用。
四、一分钟搭建RAG应用
借助腾讯云大模型知识引擎平台，可以快速构建基于 DeepSeek 满血版（671B全尺寸模型）与 RAG（检索增强生成）技术的知识问答应用。
通过在知识管理模块中上传企业私域知识文档，模型能够基于这些文档提供精准的问答服务。
平台内置了最佳实践流程，用户只需进行简单配置，即可创建以 DeepSeek-R1/V3 大模型为核心的知识问答应用，并在对话测试窗口中体验从问题理解到知识检索再到答案生成的完整流程。
参考：
1）大模型知识引擎产品官网：大模型知识引擎LKE_知识应用搭建_知识应用平台。
2）大模型知识引擎×DeepSeek应用创建指南：大模型知识引擎 DeepSeek应用创建指南。
3）DeepSeek知识库问答应用创建：https://cloud.tencent.com/document/product/1759/116007
这里以制造业内存模组场景，零代码进行RAG 应用搭建步骤：
-
准备工作：要登录腾讯云官网账号（记得先注册腾讯云账号），进入知识引擎 产品介绍页 并开通产品（也可以单击产品体验先使用一下，会有一定的免费额度）。
-
进入腾讯云大模型知识引擎后台页面，可单击左侧菜单中的应用管理，进入新建应用页面。
-
创建应用 后，进入应用，单击知识管理，导入私域知识文档（可以从企业网页导入，也可以从本地导入）。企业可上传各类产品说明书至平台，系统将快速完成知识文档的解析、分割与入库操作。需要注意以下本地文档导入条件：
- 支持格式：pdf、doc、docx、ppt、pptx，单文件大小不得超过 200MB。
- 支持表格格式：xlsx、xls、csv，单文件大小限制为 20MB。
- 支持纯文本格式：md、txt，单文件大小限制为 20MB。
- 支持带文字的图片文件：png、jpg、jpeg，单文件大小限制为 50MB，图片长宽比不得超过 1:7。
- 表格文件（xlsx、xls、csv 格式）最大支持 1 万行、100 列数据。
- 建议每个工作表（sheet）仅包含一张表格，全空行可能会影响问答效果。
- 平台支持批量导入多个文档，进一步提升知识管理效率。
-
进入模型配置 > 生成模型页面，从列表中选择并切换至 DeepSeek-R1，同时启用“文档”和“问答”功能开关。若业务场景要求基于知识库提供更精准严谨的回答，建议关闭“联网搜索”功能，并将回复设置调整为“大模型对非知识库内容的问题，按预设内容作答”。
-
在对话测试窗口输入问题验证效果。同时可查看该答案的引用来源。
-
单击发布并确认，将当前测试环境的应用发布到生产环境。发布完成后，可前往发布管理 > 调用信息查看体验链接、分享体验链接、分享体验二维码。
五、RAG在制造业内存模组场景的应用
内存模组制造企业面临的痛点：
- 生产过程中需频繁查阅数千页技术手册（如JEDEC标准、PCB设计规范）。
- 设备故障排查依赖资深工程师经验，新人培训周期长。
- 客户定制化需求增多，需快速匹配历史案例与设计参数。
- 上游供应商的文档数量庞大，种类多种多样。
智能工艺参数查询：
- 问题：工程师需手动检索不同型号内存的电压、时序等参数，耗时易错。
- RAG应用：接入内部技术文档、行业标准库（如JEDEC）及历史工单数据。 借助腾讯云大模型知识引擎平台训练知识库。员工用自然语言提问（如“DDR5-6400 CL32的推荐工作温度？”），系统自动检索相关段落，并生成摘要（含参数表格与标准出处）。
- 效果：查询效率提升70%，错误率下降90%。
设备故障实时诊断：
- 问题：生产线贴片机报错“焊点空洞率超标”，传统排查需2小时以上。
- RAG应用： 输入故障描述，RAG系统自动关联设备日志、维修记录及行业论文库。基于相似案例生成诊断报告。
- 效果：平均故障修复时间缩短至30分钟，停机成本减少40%。
定制化需求快速响应：
- 问题：客户要求“在高温环境下稳定运行的工控内存模组”，需匹配历史设计。
- RAG应用： 解析客户需求关键词（高温、工控），检索材料库（如耐高温DRAM芯片型号）、测试报告（85℃下稳定性数据）。 生成方案并附相似案例的实测MTBF（平均无故障时间）数据。
- 效果：方案设计周期从3天压缩至1小时，客户满意度提升35%。
技术实现亮点：
- 多源异构数据融合：整合结构化工单数据与非结构化PDF手册，通过实体识别（如芯片型号、故障代码）构建垂直领域知识图谱。
- 动态权重调整：在检索阶段优先匹配企业内部数据（如专利技术），其次为行业标准，最后补充学术论文，确保回答符合实际生产条件。
- 生成结果可解释性：答案中标注数据来源（如“参考2023年产线校准手册第5.2节”），增强工程师信任度。
六、总结
通过RAG技术，该企业实现了知识的高效利用与经验沉淀，显著提升生产效能与问题解决能力，同时降低对少数专家的依赖，为制造业智能化转型提供了可复用的范例。
腾讯云大模型知识引擎（LLM Knowledge Engine）平台通过 RAG+大模型+企业数据 的深度整合，解决企业 数据孤岛、检索低效、响应滞后 三大痛点：
- 精准高效：DeepSeek模型实现“检索-生成”闭环，解析多源数据（PDF/表格/图片），输出带溯源的可信答案（如引用JEDEC标准），制造业案例中工艺查询效率提升70%。
- 低代码工具支持分钟级搭建应用，私有化部署保障数据安全，动态更新知识库确保信息实时性。
