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引言

在當今數(shù)字化浪潮的沖擊下，企業(yè)數(shù)據(jù)的管理和應用成為制勝關鍵。隨著Deepseek開源大模型的崛起，很多單位紛紛接入 Deepseek 開展試點應用，試圖在智能化浪潮中搶占先機。那么，如何才能把deepseek用得好，還有哪些工作要做呢？

部署了Deepseek就可以問答了嗎？

數(shù)據(jù)治理平臺管理了非結構化數(shù)據(jù)，對接Deepseek就可以用了嗎？

全部輸入給deepseek，有數(shù)據(jù)安全問題嗎？

企業(yè)私有知識庫解決什么問題呢？

企業(yè)自有的檔案庫，可否對接給deepseek作為私有知識庫？

私有知識庫的構建是文檔存儲到一起就能訪問嗎？

為什么覺得企業(yè)接入deepseek的回答沒有網(wǎng)頁版的回答準確性好？

……還有哪些工作要做？

接入 Deepseek 后的“迷?！保簡栴}出在哪里？

許多企業(yè)在成功部署 Deepseek 后，滿懷期待地投入使用，卻發(fā)現(xiàn)效果差強人意，問答效果不如網(wǎng)頁版理想。問題究竟出在哪里呢？我們總結了以下幾點關鍵原因：

輸入問題不清晰或模糊：欠缺根據(jù)用戶習慣構建提示詞，如專業(yè)領域術語庫、縮略語等；

缺乏相關知識：非結構化數(shù)據(jù)接入不夠、或者沒有有效接入；RAG檢索增強生成需要優(yōu)化；

上下文理解不足：對輸入的問題理解不足、輸入給大模型的自然語言有偏差、缺乏行業(yè)名詞等；

存在模型偏見及錯誤：各類非結構化數(shù)據(jù)的描述信息不規(guī)范、標識錯誤等需要修正、敏感場景中需要對輸出內(nèi)容進行安全過濾及審核；

模型推理能力有限：需要基于實際場景情況，進行推理能力優(yōu)化、調(diào)整續(xù)聯(lián)策略等；

實時信息缺失：作為知識庫的文檔內(nèi)容缺乏更新機制，需要進行維護。

……

數(shù)據(jù)治理：解鎖 Deepseek 智能問答的關鍵

通過對上述關鍵原因進行分析，我們可以發(fā)現(xiàn)：

①問題不清，專業(yè)領域術語庫、名詞解釋不全！

②理解不足，元數(shù)據(jù)缺失、屬性定義不完整、需要修正！

③模型偏見及錯誤，文檔分類錯誤、結構化的描述信息缺失、標識錯誤、權限問題等！

④數(shù)據(jù)錯誤，數(shù)據(jù)缺失、錯誤、重復等問題！

⑤實時信息缺失，數(shù)據(jù)管理層面的數(shù)據(jù)更新問題！

⑥大模型的輸出出現(xiàn)敏感詞，數(shù)據(jù)安全問題！

數(shù)據(jù)治理是企業(yè)數(shù)據(jù)應用的基礎，基于本地知識庫的大模型智能問答也是如此。只有通過數(shù)據(jù)治理，對企業(yè)的非結構化數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)、標簽、權限、質(zhì)量、安全等進行合理管控，輸入給Deepseek才能得到較好的回答。

基于數(shù)據(jù)治理的 Deepseek 智能問答應用方案

那么，如何通過數(shù)據(jù)治理實現(xiàn)Deepseek 高質(zhì)量的智能問答應用呢？從Deepseek”接入“到”用起來“還有哪些工作要做呢？

01如何基于數(shù)據(jù)治理平臺管理的非結構化數(shù)據(jù)構建企業(yè)本地知識庫

用戶（如“氣動專業(yè)研發(fā)人員”）在數(shù)據(jù)治理平臺上傳非結構化文件（如“J型號A系列發(fā)動機葉片氣動實驗報告”，“J型號A系列發(fā)動機氣動布局設計方案”）。

平臺對這些文件數(shù)據(jù)進行預處理，格式轉換等操作（如“J型號A系列發(fā)動機葉片氣動實驗報告”，提取文件名稱，所屬項目，權限，密級，質(zhì)量，標簽，安全等元數(shù)據(jù)）。

對文檔進行切片并存儲到向量庫、圖模型庫中（如“J型號A系列發(fā)動機葉片氣動實驗報告”按照切片策略進行切片，并存儲到向量庫）。

02理解用戶提出的問題并匹配本地知識庫

當用戶提出問題（如“J型號A系列發(fā)動機葉片的進氣參數(shù)設計值是多少”）時，系統(tǒng)首先需要理解問題的語義，并在本地知識庫中檢索相關的知識（如“J型號A系列發(fā)動機”“葉片”“進氣參數(shù)”“設計值”等關鍵詞）。

通過自然語言處理技術，對用戶問題進行語義分析，提取關鍵信息，然后與本地知識庫中的數(shù)據(jù)進行匹配，找到與問題最相關的文件或文檔片段（如系統(tǒng)會查詢J型號相關文件中與葉片進氣參數(shù)設計值相關的內(nèi)容。通過匹配算法，確定與問題最相關的文檔或文檔片段）。

03理解匹配的文檔知識，形成提示詞并發(fā)送大模型

匹配相關文檔，系統(tǒng)進一步理解文檔中的知識，將其與用戶問題進行結合（如對于“J型號A系列發(fā)動機氣動布局設計方案”中關于葉片進氣參數(shù)設計值的描述為xxx）。

構建 Prompt（提示詞），將用戶問題和匹配到的文檔片段進行整合，形成完整輸入。

大模型根據(jù) Prompt （提示詞）對問題進行深入分析和響應，生成準確的答案。在數(shù)據(jù)處理過程中需要通過數(shù)據(jù)治理平臺，對數(shù)據(jù)權限、安全等進行過濾；與用戶權限進行匹配、對輸出內(nèi)容進行敏感詞過濾等給出答案。

04借助數(shù)據(jù)治理平臺，實現(xiàn)問答中的數(shù)據(jù)安全控制

用戶在數(shù)據(jù)處理過程中需要通過數(shù)據(jù)治理平臺，對數(shù)據(jù)權限、安全等進行過濾，與用戶權限進行匹配、對輸出內(nèi)容進行敏感詞過濾等給出答案。

至此，完成了一次用戶問答交互，還可以選擇基于上下文的回復，進行多輪問答。

美林數(shù)據(jù)治理平臺× Deepseek：開啟智能問答新時代

美林數(shù)據(jù)治理平臺作為專業(yè)的數(shù)據(jù)治理工具，承接了非結構化數(shù)據(jù)的分類、元數(shù)據(jù)、標簽、安全、更新機制、術語等信息，為企業(yè)私有知識庫的建立提供了強大支撐，為deepseek提供數(shù)據(jù)及關于數(shù)據(jù)的解釋、安全信息等。

通過數(shù)據(jù)治理，企業(yè)可以將散落的數(shù)據(jù)整合起來，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，保障數(shù)據(jù)安全，為 Deepseek 提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入；Deepseek 憑借其強大的自然語言處理能力，為企業(yè)提供智能、高效的問答服務。這種結合不僅提升了企業(yè)的數(shù)據(jù)應用能力，還為企業(yè)數(shù)字化轉型注入了新的動力。