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标题: 企业应用DeepSeek的八种玩法 [打印本页]

作者: 链载Ai    时间: 昨天 17:13
标题: 企业应用DeepSeek的八种玩法

DeepSeek R1推理相关项目源码分析里面谈到了R1相关的开源项目大爆发。其中很多方向都是企业需要增强的点。

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很多人问, 那企业怎么使用DeepSeek呢?



企业八种选择


不同企业,面临的现状是完全不一样的。


  1. 企业大模型发展阶段不一样:没有部署离线版本的;开发过RAG应用的;微调过垂类大模型的;训练过垂类基础大模型的;等等


2. 企业拥有的语料数据不一样:只有文档资料要检索的;有问答标注数据的;有CoT链式思考过程语料的; 有多模型数据的;有流程知识数据的;等等


3. 企业典型需求和想突破的难点不一样:想增强检索的;想推理解决问题的;想做Agent超级助手的;想流程自动化的; 想多模型数据交互的;



根据上述不同的情况, 整理了八种不同的玩法如下:




基本上需要的能力和资源大致可以分为4个层次:

  1. 基本要求层次, 几乎所有有数据安全需求的公司都得尽快实现的。

  2. 初步提升层次, 有现成知识库,以前担心成本,担心可用性的, 可以大胆尝试起来。

  3. 进阶提升层次,想打造超级助手,超级自动化, 超级动态适配的,可以试试最新成果。

  4. 高阶提升层次, 想完成小成本多模态,或许想合成多个已有垂类模型的效果的,可以试试。



小结


DeepSeek提供了大量的思路,一下子让企业大模型的玩法爆炸,可能下半年, 就会有很多新的应用突破出现。






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