Deepseek从“接入”到“用起来”还有哪些工作？

引言在当今数字化浪潮的冲击下，企业数据的管理和应用成为制胜关键。随着Deepseek开源大模型的崛起，很多单位纷纷接入 Deepseek 开展试点应用，试图在智能化浪潮中抢占先机。那么，如何才能把deepseek用得好，还有哪些工作要做呢？

▶️部署了Deepseek就可以问答了吗？

▶️数据治理平台管理了非结构化数据，对接Deepseek就可以用了吗？

▶️全部输入给deepseek，有数据安全问题吗？

▶️企业私有知识库解决解决什么问题呢？

▶️企业自有的档案库，可否对接给deepseek作为私有知识库？

▶️私有知识库的构建就是文档存储到一起能访问吗？

▶️为什么觉得企业接入deepseek的回答没有网页版的回答准确性好？

▶️……还有哪些工作要做？

接入 Deepseek 后的“迷茫”：问题出在哪里？

许多企业在成功部署 Deepseek 后，满怀期待地投入使用，却发现效果差强人意，问答效果不如网页版理想。问题究竟出在哪里呢？我们总结了以下几点关键原因：

▶️输入问题不清晰或模糊：欠缺根据用户习惯构建提示词，如专业领域术语库、缩略语等；

▶️缺乏相关知识：非结构化数据接入不够、或者没有有效接入；RAG检索增强生成需要优化；

▶️上下文理解不足：对输入的问题理解不足、输入给大模型的自然语言有偏差、缺乏行业名词等；

▶️存在模型偏见及错误：各类非结构化数据的描述信息不规范、标识错误等需要修正、敏感场景中需要对输出内容进行安全过滤及审核；

▶️模型推理能力有限：需要基于实际场景情况，进行推理能力优化、调整续联策略等；

▶️实时信息缺失：作为知识库的文档内容缺乏更新机制，需要进行维护。

数据治理：解锁 Deepseek 智能问答的关键

通过对上述关键原因进行分析，我们可以发现：

①问题不清，专业领域术语库、名词解释不全！

②理解不足，元数据缺失、属性定义不完整、需要修正！

③模型偏见及错误，文档分类错误、结构化的描述信息缺失、标识错误、权限问题等！

④数据错误，数据缺失、错误、重复等问题！

⑤实时信息缺失，数据管理层面的数据更新问题！

⑥大模型的输出出现敏感词，数据安全问题！

数据治理是企业数据应用的基础，基于本地知识库的大模型智能问答也是如此。只有通过数据治理，对企业的非结构化数据的元数据、标签、权限、质量、安全等进行合理管控，输入给Deepseek才能得到较好的回答。

基于数据治理的 Deepseek 智能问答应用方案

那么，如何通过数据治理实现Deepseek 高质量的智能问答应用呢？从Deepseek”接入“到”用起来“还有哪些工作要做呢？

01、如何基于数据治理平台管理的非结构化数据构建企业本地知识库

用户（如“气动专业研发人员”）在数据治理平台上传非结构化文件（如“J型号A系列发动机叶片气动实验报告”，“J型号A系列发动机气动布局设计方案”）。平台对这些文件数据进行预处理，格式转换等操作（如“J型号A系列发动机叶片气动实验报告”，提取文件名称，所属项目，权限，密级，质量，标签，安全等元数据）。对文档进行切片并存储到向量库、图模型库中（如“J型号A系列发动机叶片气动实验报告”按照切片策略进行了切片，并存储到向量库）。

02、理解用户提出的问题并匹配本地知识库

当用户提出问题（如“J型号A系列发送机叶片的进气参数设计值是多少”）时，系统首先需要理解问题的语义，并在本地知识库中检索相关的知识（如“J型号A系列发动机”“叶片”“进气参数”“设计值”等关键词）。通过自然语言处理技术，对用户问题进行语义分析，提取关键信息，然后与本地知识库中的数据进行匹配，找到与问题最相关的文件或文档片段（如系统会查询J型号相关文件中与叶片进气参数设计值相关的内容。通过匹配算法，确定与问题最相关的文档或文档片段）。

03、理解匹配的文档知识，形成提示词并发送大模型

匹配相关文档，系统进一步理解文档中的知识，将其与用户问题进行结合（如对于“J型号A系列发动机气动布局设计方案”中关于叶片进气参数设计值的描述为xxx）。构建 Prompt（提示词），将用户问题和匹配到的文档片段进行整合，形成完整输入。大模型根据 Prompt （提示词）对问题进行深入分析和响应，生成准确的答案。在数据处理过程中需要通过数据治理平台，对数据权限、安全等进行过滤；与用户权限进行匹配、多输出内容进行敏感词过滤等给出答案。

04、借助数据治理平台，实现问答中的数据安全控制

用户在数据处理过程中需要通过数据治理平台，对数据权限、安全等进行过滤，与用户权限进行匹配、对输出内容进行敏感词过滤等给出答案。

至此，完成了一次用户问答交互，还可以选择基于上下文的回复，进行多轮问答。

美林数据治理平台× Deepseek：开启智能问答新时代

美林数据治理平台作为专业的数据治理工具，承接了非结构化数据的分类、元数据、标签、安全、更新机制、术语等信息，为企业私有知识库的建立提供了强大支撑，为deepseek提供数据及关于数据的解释、安全信息等。

通过数据治理，企业可以将散落的数据整合起来，提升数据质量，保障数据安全，为 Deepseek 提供高质量的数据输入；Deepseek 凭借其强大的自然语言处理能力，为企业提供智能、高效的问答服务。这种结合不仅提升了企业的数据应用能力，还为企业数字化转型注入了新的动力。