DeepSeek与RAG技术融合打造高效本地知识库

知识点一：DeepSeek模型 DeepSeek模型是一种专注于推理的AI大模型，特别适用于利用已有的知识库高效回答客户问题。DeepSeek模型在多项性能测试中已经达到了OpenAI的最新大模型o1水平，部分项目还实现了超越，甚至直逼世界顶尖的闭源模型GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet。DeepSeek模型的高效推理能力和多模态理解能力使其在AI技术支持领域具有广泛的应用潜力。 知识点二：RAG技术 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合了检索和生成的技术，它通过解析本地数据库，将文本、图像或其他类型数据转换成高维向量，然后将原始问题和引用的知识内容以向量形式整合到生成模型的输入中，从而增强生成的文本质量。RAG技术的工作思路是先检索后生成，这使得它在处理复杂问题时具有更高的效率和准确性。 知识点三：本地知识库构建 本地知识库构建是通过DeepSeek模型和RAG技术相结合的方式进行的。在构建过程中，首先解析本地数据库，将数据转换成高维向量，然后将这些问题和引用的知识内容以向量形式整合到生成模型的输入中，以此来构建一个高效率、高准确性的本地知识库。这种构建方式不仅可以为AI模型提供丰富的训练素材，还可以实现AI技术支持的个性化定制，以更好地满足特定业务需求。 知识点四：AI智能体创建 AI智能体创建是将AI模型与本地知识库相结合，创建出能够处理特定任务的AI智能体。在本文件中，通过DeepSeek本地大模型（70b及以上）与丰富的本地知识库相结合，成功创建了“虚拟CST/ABAQUS技术支持工程师”这一AI智能体，验证了AI模型+行业本地知识库在业务中的实际运用效果。这种AI智能体的创建，不仅可以提供高效的技术支持，还可以实现业务流程的自动化，提高工作效率。 知识点五：AI技术支持的个性化定制 AI技术支持的个性化定制是指根据特定业务需求，对AI模型进行定制化设置，使其能够更好地满足特定业务需求。在本文件中，通过DeepSeek模型和RAG技术构建的本地知识库，成功创建了“虚拟CST/ABAQUS技术支持工程师”AI智能体，实现了AI技术支持的个性化定制。这种个性化定制的AI技术支持，可以提供更高效、更精准的技术支持，满足特定业务需求。 知识点六：业务中的实际运用效果验证 在业务中的实际运用效果验证是指通过实际操作，检验AI模型和本地知识库的结合是否能够有效解决实际问题，提高工作效率。在本文件中，通过创建“虚拟CST/ABAQUS技术支持工程师”AI智能体，验证了AI模型+行业本地知识库在业务中的实际运用效果。这种实际运用效果的验证，不仅可以提供实践经验，还可以为AI模型和本地知识库的优化提供反馈。