DeepSeek大模型及其企業應用實踐1.大模型：

人工智能的前沿2.大模型產品3.大模型的行業應用4.企業大模型落地方案5.智能體的企業應用6.廠商提供的企業級大模型服務7.大模型典型應用案例8.AIGC與企業應用實踐9.大模型未來發展趨勢

目錄

1.1大模型的概念1.2大模型的發展歷程1.3人工智能與大模型的關系1.4大模型分類1.大模型：人工智能的前沿大模型通常指的是大規模的人工智能模型

，是一種基于深度學習技術

，具有海量參數、強大的學習能力和泛化能力

，能夠處理和生成多種類型數據的人

工智能模型。通常說的大模型的“大”的特點體現在：2020年

，OpenAI公司推出了GPT-3

，模型參數規模達到了1750億。2023年3月發布的GPT-4的參數規模是GPT-3的10倍以上

，達到1.8萬億，2021年11月阿里推出的M6模型的參數量達10萬億。1.1大模型的概念訓練數據量大計算資源需求高參數數量龐大大模型的設計和訓練旨在提供更強大、

更準確的模型性能

，

以應對更復雜、

更龐大的數據集或任務。

大模型通常能夠學習到更細微的模式和規律

，具有更強的泛化能力和表達能力學習能力強大模型可以從大量的數據中學習，并利用學到的知識和模式來提供

更精準的答案和預測

。這使得它

們在解決復雜問題和應對新的場

景時表現更加出色上下文理解能力大模型具有更強的上下文理解能

力

，能夠理解更復雜的語意和語

境

。這使得它們能夠產生更準確、

更連貫的回答可遷移性高學習到的知識和能力可以在不同

的任務和領域中遷移和應用

。這

意味著一次訓練就可以將模型應

用于多種任務，無需重新訓練語言生成能力大模型可以生成更自然

、更流利

的語言，減少了生成輸出時呈現

的錯誤或令人困惑的問題1.1大模型的概念1.2大模型的發展歷程大模型發展歷經三個階段

，分別是萌芽期、

沉淀期和爆發期1.2大模型的發展歷程1.2大模型的發展歷程大模型發展對算力的需求演變人工智能包含了機器學習

，機器學習包含了深度學習

，深度學習可以采用不同的模型

，

其中一種模型是預訓練模型

，預訓練模型包含了預訓練大模型（可以簡稱為“大模型”）

，預訓練大模型包含了預訓練大語言模型（可以簡稱為“大語言模

型”）

，預訓練大語言模型的典型代表包括OpenAI的GPT和百度的文心ERNIE

，

ChatGPT是基于GPT開發的大模型產品，

文心一言是基于文心ERNIE開發的大模型產品人工智能機器學習深度學習預訓練大模型預訓練大語言模型預訓練大語言模型GPT文心ERNIE...1.3人工智能與大模型的關系深度學習模型預訓練模型文心一言ChatGPT語言大模型是

指

在自

然

語

言

處

理

（Nat

u

ral

La

ng

uageProcessing，

NLP）領域中的一類大模型，

通常

用于處理文本數據和理解自然語言

。這類大模型

的主要特點是它們在大規模語料庫上進行了訓練，以學習自然語言的各種語法

、語義和語境規則

。

代表性產品包括GPT系列

（

OpenA

I）、

Bard（

Google）

、

DeepSeek

、文心一言（百度）等多模態大模型是指能夠處理多種不同類型數據的大模型，例如

文本

、

圖像

、音頻等多模態數據

。這類模型結合

了NLP和CV的能力，

以實現對多模態信息的綜合理解和分析，從而能夠更全面地理解和處理復雜的數據

。代表性產品包括DingoDB多模向量數據

庫（九章云極DataCanvas）

、

DALL-E(OpenAI)、

悟空畫畫（華為）

、midjourney等視覺大模型是指在計算機視覺（

Computer

Vision

，CV）領

域中使用的大模型

，通常用于圖像處理和分析

。

這類模型通過在大規模圖像數據上進行訓練，

可

以實現各種視覺任務

，如圖像分類

、

目標檢測

、

圖像分割

、姿態估計

、人臉識別等

。代表性產品包括VIT系列（

Google

）

、文心UFO

、華為盤古CV

、

INTERN（商湯）等1.4大模型的分類通用大模型L0是指可以在多個領域和任務上通用的大模型

。

它們利用大算力、使用海量的開放數據與具有巨量參數的深度學習算法，在大規模無標注數

據上進行訓練，

以尋找特征并發現

規律

，進而形成可“舉一反三”

的強

大泛化能力

，可在不進行微調或少

量微調的情況下完成多場景任務

，

相當于AI完成了“通識教育”行業大模型L1是指那些針對特定行業或領域的大模型

。

它們通常使用行業相關的數

據進行預訓練或微調，

以提高在該領域的性能和準確度，相當于AI成

為“行業專家”垂直大模型L2是指那些針對特定任務或場景的大模型

。

它們通常使用任務相關的數

據進行預訓練或微調，

以提高在該

任務上的性能和效果1.4大模型的分類按照應用領域的不同

，大模型主要可以分為L0、

L1、

L2三個層級推理大模型推理大模型的概念大規模傳播應該開始于

2

02

4

年

9

月

份

。2

0

2

4

年

9

月

1

2日，OpenAI官方宣布了OpenAI

o1推理大模

型。OpenAI定義推理模型在OpenAI的官網上

，OpenAI定義推理模

型是在回答之前進行思考

，

并在回復用戶

之前

，在內部生成一長串的思維鏈過程。思維鏈是一種提示大語言模型進行逐步推理的方法。它讓模型在得出最終答案之前

，

先顯式地寫出推理的中間步驟。這就像人

類解決復雜問題時會先把思考過程寫下來

一樣。推理模型的核心也就是說

，如果模型在回復你之前有一長串的思考過程（這個過程必須可以顯示輸出）

，探索了很多不同的路徑之后給出答

案

，那么有這個能力的大模型就是推理大模型。推理模型的核心在于處理那些需要多步驟邏輯推導才能解決的復雜問題。1.4大模型的分類大語言模型可以分為通用大模型和推理大模型1.4大模型的分類n

推理大模型DeepSeek

R1的對話效果非推理問題

：”

法國的首都是哪里

？

”（答案直接

、

無需推導

）推理問題：”

一列火車以每小時60英里的速度行駛3小時

，

行駛距離是多少？

”（需先理解

”距離

=速度

×

時間

”

的關系

，

再分步計算）Sebastian

Raschka博士（

Lightning

AI的首席教育學家）

：將“推理”定義為通過生成中間步驟來回答復雜問題的過程2個簡單的例子：通用的大語言模型（

LLM）

可能直接輸出簡短答案（如”

180英里”）推理模型的特點在于顯式展示中間推導過程1.4大模型的分類特性推理大模型通用大模型適用場景復雜推理、

解謎、

數學、

編碼難題文本生成、

翻譯、

摘要、

基礎知識問答復雜問題解決能力優秀

，能進行深度思考和邏輯推理一般

，難以處理多步驟的復雜問題運算效率較低

，推理時間較長

，資源消耗大較高

，

響應速度快

，資源消耗相對較小幻覺風險較高

，

可能出現“過度思考”導致的錯誤答案較低

，更依賴于已知的知識和模式泛化能力更強

，能更好地適應新問題和未知場景相對較弱

，更依賴于訓練數據擅長任務舉例解決復雜邏輯謎題

，編寫復雜算法

，數學證明撰寫新聞稿

，翻譯文章

，

生成產品描述

，

回答

常識問題成本通常更高通常更低在應用方面二者各有擅長的領域

，

而不是簡單的誰強誰弱問題n

如果你需要完成數據分析、

邏輯推理、

代碼生成等邏輯性較強且較為復雜的任務

，請選擇推理大模型n

如果你面臨創意寫作、

文本生成、

意圖識別等發散性較強且較為創意多樣的任務

，請選擇通用大模型1.4大模型的分類2.1

國外的大模型產品2.2

國內的大模型產品2.3

主流大模型“幻覺”評測2.大模型產品n

ChatGPTChatGPT是一種由OpenAI訓練的大語言模型。

它是基于Transformer架構

，經過大量文本數據訓練而成

，能夠生成自然、

流暢的語言

，并具備回答問題、

生成文本、

語言翻譯等多種功能ChatGPT的應用范圍廣泛

，

可以用于客服、

問答系統、

對話生成、

文本生成等領域。

它能夠理解人類語言

，并能夠回答各

種問題

，提供相關的知識和信息。

與其他聊天機器人相比

，

ChatGPT具備更強的語言理解和生成能力

，能夠更自然地與人

類交流

，并且能夠更好地適應不同的領域和場景。

ChatGPT的訓練數據來自互聯網上的大量文本

，

因此

，

它能夠涵蓋多種2.1國外的大模型產品語言風格和文化背景n

GeminiGemini是谷歌發布的大模型

，

它能夠同時處理多種類型的數據和任務

，

覆蓋文本、

圖像、

音頻、

視頻等多個領域。

Gemini采用了全新的架構

，將多模態編碼器和多模態解碼器兩個主要組件結合在一起

，

以提供最佳結果Gemini包括三種不同規模的模型：

Gemini

Ultra、

Gemini

Pro和Gemini

Nano

，

適用于不同任務和設備。

2023年12月6日，

Gemini的初始版本已在Bard中提供

，開發人員版本可通過Google

Cloud的API獲得。

Gemini可以應用于Bard和Pixel8Pro智能手機。

Gemini的應用范圍廣泛

，包括問題回答、

摘要生成、

翻譯、

字幕生成、

情感分析等任務。

然而

，

由于其復雜

性和黑箱性質

，

Gemini的可解釋性仍然是一個挑戰2.1國外的大模型產品2024年2月16日

，

OpenAI再次震撼全球科技界

，發布了名為Sora的文本生成視頻大模型

，只需輸入文本就能自動生成視頻。

這一技術的誕生，不僅標志著人工智能在視頻生成領域的重大突破

，更引發了關于人工智

能發展對人類未來影響的深刻思考。

隨著Sora的發布

，人工智能似乎正

式踏入了通用人工智能（AGI：

Artificial

General

Intelligence）

的時代。AGI是指能夠像人類一樣進行各種智能活動的機器智能

，包括理解語言、

識別圖像、

進行復雜推理等。

Sora大模型能夠直接輸出長達60秒的視頻

，

并且視頻中包含了高度細致的背景、

復雜的多角度鏡頭

，

以及富有情感

的多個角色。

這種能力已經超越了簡單的圖像或文本生成

，開始觸及到

視頻這一更加復雜和動態的媒介。

這意味著人工智能不僅在處理靜態信息上越來越強大

，

而且在動態內容的創造上也展現出了驚人的潛力2.1國外的大模型產品n

Soran

Sora右圖是Sora根據文本自動生成的視頻畫面

，

一位戴著墨鏡、

穿著皮衣的時尚女子走在雨后夜晚的東京市區

街道上

，抹了鮮艷唇彩的唇角微微翹起

，

即便帶著墨

鏡也能看到她的微笑

，地面的積水映出了她的身影和

燈紅酒綠的霓虹燈

，熱鬧非凡的唐人街正在進行舞龍

表演

，熙熙攘攘的人群目光都聚焦在躍動的彩龍身上，

整個環境的喜慶氛圍仿佛令人身臨其境2.1國外的大模型產品n

OpenAI

o32024年12月20日

，

OpenAI發布推理模型o3

，無論在軟件工程、

編寫代碼

，還是競賽數學、

掌握人類博士級別的自然科學

知識能力方面

，

o3都達到了很高的水平2.1國外的大模型產品大模型圖標指標排名DeepSeek能力測評第一豆包用戶數量第一Kimi文本處理第一即夢AI作圖能力第一通義萬相視頻生成第一智譜清言文檔歸納第一2.2國內的大模型產品2025年1月國內大模型排行榜2024年12月26日

，杭州一家名為“深度求索”（

DeepSeek）

的中國初創公司，發布了全新一代大模型DeepSeek-V3。

在多個基準測試中

，

DeepSeek-V3的

性能均超越了其他開源模型

，

甚至與頂尖的閉源大模型GPT-4o不相上下

，尤

其在數學推理上

，

DeepSeek-V3更是遙遙領先。

DeepSeek-V3以多項開創性

技術

，大幅提升了模型的性能和訓練效率。

DeepSeek-V3在性能比肩GPT-4o的同時

，研發卻只花了558萬美元

，

訓練成本不到后者的二十分之一。

因

為表現太過優越

，

DeepSeek在硅谷被譽為“來自東方的神秘力量”。2025年1月20日

，

DeepSeek-R1正式發布

，擁有卓越的性能

，在數學、

代碼

和推理任務上可與OpenAI

o1媲美。2.2國內的大模型產品n

DeepSeek（深度求索）DeepSeek創始人梁文峰n通義千問通義千問是阿里云推出的一個超大規模的語言模型

，

它具備多輪對話、

文

案創作、

邏輯推理、

多模態理解、

多語言支持的能力。

通義千問這個名字

有“通義”和“千問”兩層含義

，

“通義”表示這個模型能夠理解各種語

言的含義

，

“千問”則表示這個模型能夠回答各種問題。

通義千問基于深

度學習技術

，通過對大量文本數據進行訓練

，從而具備了強大的語言理解

和生成能力。

它能夠理解自然語言

，并能夠生成自然語言文本n字節跳動豆包豆包是字節跳動基于云雀模型開發的

AI

，

能理解你的需求并生成高質量回應。

它知識儲備豐富

，

涵蓋歷史、

科學、

技術等眾多領域

，

無論是日常問題咨詢

，

還是深入學術探討

，

都能提供準確全面的信息。

同時

，

具備出色的文本創作能力

，

能撰寫故事、

詩歌、

文案等各類體裁。

并且擅長語言交互

，交流自然流暢

，就像身邊的知心伙伴

，

耐心傾聽并給予恰當反饋。2.2國內的大模型產品n文心一言文心一言是由百度研發的知識增強大模型

，能夠與人對話互動、

回答問題、

協助創作

，

高效便捷地幫助人們獲取信息、

知識和靈感文心一言基于飛槳深度學習平臺和文心知識增強大模型

，持續從海量數據和

大規模知識中融合學習

，具備知識增強、

檢索增強和對話增強的技術特色。文心一言具有廣泛的應用場景

，例如智能客服、

智能家居、

移動應用等領域。

它可以與用戶進行自然語言交互

，

幫助用戶解決各種問題

，提供相關的知識Kimi是月之暗面科技2023年推出的

AI

助手

，

可處理200萬字超長文本

，支持多格式文件解讀、

互聯網信息搜索整合、

多語言對話等

，能用于辦公、

學習、

創作等

場景

，有網頁版、

APP、

微信小程序等使用方式。2.2國內的大模型產品和信息n

Kimi大模型幻覺

，也被稱為A

I幻覺

，是指大型語言模型在生成內容時

，

產生與事實不符、

邏輯錯誤或

無中生有等不合理信息的現象。比如在回答歷史事件時

，

可能會編造不存在的細

節或人物；

在進行科學知識講解時

，

給出錯誤的

理論或數據。其產生原因主要包括：

模型訓練數據存在偏差、

不完整或錯誤

，

導致在學習過程中引入了不準確

的信息；

模型基于概率分布生成內容

，

在某些情

況下會選擇一些看似合理但實際錯誤的路徑。

大

模型幻覺會影響信息的準確性和可靠性

，

在信息

傳播、

學術研究等領域可能帶來不良影響。

因此，

在使用大模型時

，

需要對其輸出內容進行仔細驗

證和甄別。2.3主流大模型“幻覺”評測3.1大模型的行業應用領域3.2

DeepSeek大模型的應用場景3.3大模型與其他技術在企業中的融合應用3.大模型的行業應用（2）計算機視覺大模型在計算機視覺領域也有廣泛應用

，可以用于圖像分類（識別圖像中的物體和場景）、

目標檢測（能夠定位并識別圖像中的特定物體）、圖像生成（如風格遷移、圖像超分辨率增強）、人臉識別（用于安全驗證和身份識別）、醫學影像分析（輔助醫生診斷疾病）等（1）

自然語言處理大模型在自然語言處理領域具有重要的應用

，可以用于文本生成（如文章、小說、新聞等的創作）、翻譯系統（能夠實現高質量的

跨語言翻譯）、問答系統（能夠回答用戶提出的問題）、情感分析（用于判斷文本中的情感傾向）、語言生成（如聊天機器人）等大模型的應用領域非常廣泛

，涵蓋了自然語言處理、

計算機視覺、

語音識別、

推薦系統、

醫療健康、

金融風控、

工業制造、生物信息學、

自動駕駛、

氣候研究等多個領域3.1大模型的行業應用領域（4）推薦系統大模型可以用于個性化推薦、廣告推薦等任務。通過分析用戶的歷史行為和興趣偏好

，大模型可以為用戶提供個性化的推薦服務

，提高用

戶滿意度和轉化率（3）語音識別大模型在語音識別領域也有應用

，如語音識別、語音合成等。通過

學習大量的語音數據

，大模型可以實現高質量的跨語言翻譯和語音

識別以及生成自然語音3.1大模型的行業應用領域金融風控自動駕駛醫療健康大模型可以用于信用評估、欺詐檢測等任務

。通過分析大量的金融數據

，大模型可

以評估用戶的信用等級和風險水平，

以及檢測欺詐行為，提高金融系統的安全性和

穩定性大模型可以用于醫療影像診斷、疾病預測等任務

。通過學習大量的醫學影像數據

，大模型可以輔助醫生進行疾病診斷和治療方案制定，提高醫療水平和效率型可以實現對車輛周圍環境的感知和識別，以及進行決策和控制，提高自動駕駛的安

全性和效率3.1大模型的行業應用領域大模型可以用于自動駕駛中的感知、決策等任務

。通過學習大量的駕駛數據

，大模在生物信息學領域

，大模型可以用于基因序列分析（識別基因中的功能元件和變異

位點）

、蛋白質結構預測（推測蛋白質的二級和三級結構）

、藥物研發（預測分子

與靶點的相互作用）等大模型可以用于質量控制、故障診斷等任務

。通過學習大量的工業制造數據

，大模型可以輔助工程師進行產品質量控制和故障診斷，提高生產效率和產品質量在氣候研究領域

，大模型可以處理氣象數據

，進行天氣預測和氣候模擬

。

它們能夠分析復雜的氣象現象，提供準確的氣象預報

，幫助人們做出應對氣候變化的決策3.1大模型的行業應用領域工業制造生物信息學氣候研究3.1大模型的行業應用領域實例：

百度大模型應用3.2

DeepSeek大模型的應用場景多渠道客服支持：企業使用DeepSeek在網站、社交媒體和郵件等多個渠道提供客服支持自動處理退款：電商平臺使用DeepSeek自動處理用戶

退款請求自動處理咨詢：銀行使用DeepSeek自動處理客戶關于

賬戶和貸款的咨詢智能語音客服：呼叫中心使用DeepSeek提供語音客服服務

，減少人工客服壓力實時聊天支持：網站使用DeepSeek提供實時聊天支持，

提升客戶滿意度自動回復客戶咨詢：電商平臺使用DeepSeek自動回答客戶關于訂單狀態、退貨政策等問題自動處理訂單：外賣平臺使用DeepSeek自動處理用戶

訂單和配送請求自動處理投訴：電信公司使用DeepSeek自動處理客戶

關于網絡和賬單的投訴情感支持：心理健康應用使用DeepSeek為用戶提供情感支持和心理輔導客戶反饋分析：企業使用DeepSeek分析客戶反饋

，改

進產品和服務3.2

DeepSeek大模型的應用場景n

客戶服務與支持（高頻應用性化書籍推薦：圖書平臺使用DeepSeek根據用戶閱讀歷史推薦書籍個性化新聞推薦：新聞應用使用DeepSeek根據用戶閱讀歷史推薦新聞個性化學習推薦：在線教育平臺使用DeepSeek根據學生的學習進度推薦課程個性化電影推薦：流媒體平臺使用DeepSeek根據用戶觀看歷史推薦電影個性化視頻推薦：視頻平臺使用DeepSeek根據用戶觀看歷史推薦視頻個性化旅游推薦：旅游平臺使用DeepSeek根據用戶偏好推薦旅游目的地和行程3.2

DeepSeek大模型的應用場景個性化廣告推薦：廣告平臺使用DeepSeek根據用戶行為推薦個性化廣告個性化內容推薦：

內容平臺使用DeepSeek根據用戶興趣推薦文章和博客個性化購物推薦：電商平臺使用DeepSeek根據用戶購買歷史推薦商品個性化音樂推薦：音樂平臺使用DeepSeek根據用戶聽歌歷史推薦音樂n

個性化推薦（高頻應用）02智能題庫管理：教育平臺使用DeepSeek管理題庫，

自動生成試卷學習進度跟蹤：在線教育平臺使用DeepSeek跟蹤學生學習進度

，提供反饋虛擬導師：教育機構使用DeepSeek提供虛擬導師服務

，幫助學生解答問題職業培訓：企業使用DeepSeek為員工提供職業培訓課程在線考試監控：教育機構使用DeepSeek監控在線考試

，防止作弊在線輔導學生：教育平臺利用DeepSeek為學生提供數學、科學等科目的實時輔導自動批改作業：學校使用DeepSeek自動批改學生

作業

，節省教師時間個性化學習路徑：在線教育平臺使用DeepSeek為學生制定個性化學習路徑語言學習助手：語言學習應用使用DeepSeek提供實時翻譯和發音糾正虛擬實驗室：教育機構使用DeepSeek創建虛擬實驗室

，幫助學生進行科學實驗3.2

DeepSeek大模型的應用場景n

教育與培訓（中頻應用）402健康監測：智能穿戴設備使用DeepSeek監測用戶健康數據

，提供健康建議心理健康支持：心理健康應用使用DeepSeek為用戶提供心理輔導和支持遠程醫療咨詢：醫療平臺使用DeepSeek提供遠程醫療

咨詢服務醫療知識庫：醫院使用DeepSeek構建醫療知識庫

，方

便醫生查詢信息健康管理：健康應用使用DeepSeek幫助用戶管理健康數據

，制定健康計劃智能診斷：醫療平臺使用DeepSeek輔助醫生進行疾病診斷3.2

DeepSeek大模型的應用場景疾病預測：健康應用使用DeepSeek分析用戶健康數據，

預測疾病風險初步醫療建議：健康應用集成DeepSeek

，為用戶提供

癥狀分析和就醫建議醫療數據分析：醫院使用DeepSeek分析患者數據

，提

供個性化治療方案3藥物提醒：健康應用使用DeepSeek提醒用戶按時服藥n

醫療與健康（中頻應用）2468101579智能投顧：投資平臺使用DeepSeek為客戶提供智能投資顧問服務財務規劃：金融應用使用DeepSeek幫助用戶制定財務規劃客戶信用評分：銀行使用DeepSeek評估客戶信用評分

，

提供個性化金融服務欺詐檢測：銀行使用DeepSeek檢測交易中的欺詐行為自動交易：投資平臺使用DeepSeek進行自動化交易金融數據分析：金融公司使用DeepSeek分析市場數據

，

提供投資建議

財務報告生成：金融公司使用DeepSeek自動生成財務報告3.2

DeepSeek大模型的應用場景智能客服：銀行使用DeepSeek提供智能客服服務

，解答客戶問題風險評估：銀行使用DeepSeek評估客戶信用風險

，提供貸款建議市場趨勢分析：投資平臺利用DeepSeek分析股票市場數據

，提供投資建議n

金融與投資（中頻應用）02新聞摘要生成：新聞應用使用DeepSeek自動生成新聞

摘要

，方便用戶快速了解新聞社交媒體管理：企業使用DeepSeek管理社交媒體內容，自動發布和回復智能寫作助手：作家使用DeepSeek輔助寫作

，提供靈

感和建議語音轉文字：媒體公司使用DeepSeek將采訪錄音轉換為文字稿內容翻譯：媒體公司使用DeepSeek將內容翻譯成多種

語言圖像識別：社交媒體平臺使用DeepSeek自動識別和標記照片中的物體和人臉3.2

DeepSeek大模型的應用場景內容推薦：

內容平臺使用DeepSeek根據用戶興趣推薦

文章和視頻內容審核：社交媒體平臺使用DeepSeek自動審核用戶

發布的內容視頻內容生成：視頻平臺使用DeepSeek自動生成視頻內容自動生成文章：

內容營銷公司使用DeepSeek自動生成

高質量的文章和博客內容n

內容創作與媒體（中頻應用）24681013579智能照明：智能家居系統使用DeepSeek根據環境光線自動調節照明智能溫控：智能家居系統使用DeepSeek根據用戶習慣自動調節溫度智能安防：智能家居系統使用DeepSeek提供智能安防服務

，監控家庭安全智能家電控制：智能家居系統使用DeepSeek控制家電

，如洗衣機、冰箱等家庭娛樂管理：智能家居系統使用DeepSeek管理家庭娛樂設備

，如電視、音響等智能家居控制：智能家居系統使用DeepSeek語音控制燈光、溫度等設備家庭安全監控：智能家居系統使用DeepSeek監控家庭安全

，提供警報智能家電管理：智能家居系統使用DeepSeek管理家電

，優化能源使用語音助手：智能音箱使用DeepSeek語音助手控制家居設備家庭健康監測：智能家居系統使用DeepSeek監測家庭成員健康數據3.2

DeepSeek大模型的應用場景n

智能家居與物聯網（低頻應用）0402法律咨詢：法律服務平臺使用DeepSeek為用戶提供法律咨詢法律文檔生成：法律服務平臺使用DeepSeek自動生成法律文檔法律知識庫：法律服務平臺使用DeepSeek構建法律知識庫

，方便用戶查詢信息法律文書翻譯：法律服務平臺使用DeepSeek將法律文書翻譯成多種語言法律培訓：法律服務平臺使用DeepSeek為用戶提供法律培訓課程法律案例檢索：律師事務所使用DeepSeek檢索相關法律案例3.2

DeepSeek大模型的應用場景合規檢查：企業使用DeepSeek檢查業務流程是否符合法律法規法律風險評估：企業使用DeepSeek評估法律風險

，提

供合規建議合同審查：法律服務平臺使用DeepSeek為用戶提供合同審查服務案件分析：律師事務所使用DeepSeek分析案件數據，

提供法律建議n

法律與合規（低頻應用戲推薦：游戲平臺使用DeepSeek根據用戶游戲歷史推

薦游戲虛擬現實體驗：游戲平臺使用DeepSeek提供虛擬現實游戲體驗游戲社交：游戲平臺使用DeepSeek提供社交功能

，增強

玩家互動游戲數據分析：游戲公司使用DeepSeek分析玩家數據

，

優化游戲體驗游戲語音識別：游戲平臺使用DeepSeek提供語音識別功

能

，增強游戲互動游戲內容審核：游戲平臺使用DeepSeek自動審核用戶生

成的內容3.2

DeepSeek大模型的應用場景游戲角色智能：游戲開發公司使用DeepSeek為游戲角色提供智能行為游戲市場分析：游戲公司使用DeepSeek分析市場數據，制定游戲策略游戲虛擬助手：游戲平臺使用DeepSeek提供虛擬助手，幫助玩家解決問題2

游戲內容生成：游戲平臺使用DeepSeek自動生成游戲內容n

游戲與娛樂（低頻應用）智能能源管理：能源公司使用DeepSeek優化能源使用

，提高能源效率智能城市規劃：城市規劃部門使用DeepSeek分析城市數據

，優化城市規劃智能零售：零售公司使用DeepSeek優化庫存管理，

提高銷售效率智能招聘：招聘平臺使用DeepSeek自動篩選簡歷，

匹配職位需求智能數據分析：企業使用DeepSeek分析大數據

，

提供商業洞察自動駕駛：汽車制造商使用DeepSeek開發自動駕

駛系統

，識別道路和障礙物智能物流：物流公司使用DeepSeek優化物流路線，

提高配送效率智能農業：農業公司使用DeepSeek監測作物生長，

優化種植方案智能交通：交通管理部門使用DeepSeek優化交通流量

，減少擁堵智能環保：環保機構使用DeepSeek監測環境數據，

提供環保建議3.2

DeepSeek大模型的應用場景n

其他應用（低頻應用）4數據分析與可視化技術幫助企業更好地理解和利用數據。大模型可以對大量的數據進行分析和挖掘

，提

取有價值的信息

，而數據分析和可視化技術則可以將這些信息以直觀的圖表和報

告形式展示出來

，方便企業管理層進行決策知識圖譜技術為企業提供更為精準的知識管理和決策支持。知識

圖譜以結構化的方式呈現企業內外部的知識

，大模

型則可以利用知識圖譜進行知識推理和查詢

，迅速

獲取所需信息。在研發部門

，大模型結合知識圖譜

，

可以回答技術問題、推薦相關技術方案

，助力研發

人員實現創新物聯網技術對設備和生產過程進行智能監控和管理。物聯網設

備會產生大量的數據

，大模型能夠對這些數據進行

分析

，預測設備故障

，優化生產流程。在制造業中

，

大模型可以根據傳感器數據實時調整生產參數

，提

高生產效率和產品質量自動化流程技術（

RPA）實現更加智能的業務流程自動化。

RPA擅長處理重復性的規則性任務

，而大模型則能夠理解自然語言

指令

，深入分析復雜的業務場景

，并提供極具價值的決策建議。比如在財務部門

，

RPA可以自動完成發票錄入等任務

，而大模型則能夠回答員工關于財

務政策的問題

，并依據數據分析給出成本優化的建

議3.3大模型與其他技術在企業中的融合應用獲取信息、下達任務等。在客服領域

，智能語音助手利用大模型可以高效地回答客戶的問題

，提升客戶服務效率智能語音技術為企業提供了更加便捷的交互方式。員工可以通過語音指令與大模型進行交互，4.1企業大模型如何為企業賦能4.2企業大模型的七大落地場景4.3企業大模型的部署方式4.4

為什么需要本地部署大模型4.5企業部署大模型規劃路線4.6企業級應用集成AI大模型的關鍵步驟4.7企業級應用集成大模型的技術架構設計4.8大模型應用落地總體“

四維認4.9大模型應用落地策略建議4.10大模型構建的技術方案選擇4.11本地部署大模型初級方法4.12本地部署大模型的成本4.13企業部署大模型當前關注的4.14企業部署大模型面臨的挑戰4.企業大模型落地方案知”框架問題降低成本企業AI大模型可以通過自動化地完成一些工作來降

低成本。

比如

，

它可以通過自動化的數據分析來減

少人力資源的使用提高效率企業AI大模型可以自動化地完成一些重復性、

繁瑣

的工作

，從而提高工作效率。

比如

，

它可以通過自

然語言處理技術自動回復客戶郵件、

自動分類垃圾郵件等等優化業務流程企業AI大模型可以根據歷史數據和實時數據來優化

業務流程。

比如

，

它可以通過預測分析來提前發現

潛在的問題

，并采取相應的措施來避免這些問題的發生企業AI大模型可以幫助企業更好地理解客戶需求

，

從而提高產品質量。

比如

，

它可以通過自然語言處

理技術來分析客戶反饋意見

，并針對性地改進產品設計4.1企業大模型如何為企業賦能提高產品質量報告生成企業常常需要撰寫大量報告

，這些報告往往具有固定模板且內容復雜。大模型技術可以通過分解報告為多個子

問題

，分別求解

，并將結果整合到預

定框架中

，實現報告的自動生成。雖

然這類應用不能保證100%的準確性

，但結合多種技術手段（如大型和小型模型、專家系統等）

，可以大大提高

生成效率和準確性審核與合規審核類場景通常與生成類場景相伴相生。大模型技術不僅可以輔助生成文

檔

，還可以用于審核結構化業務數據

和非結構化文檔。例如

，在提交審批

前

，通過大模型進行自動審核

，可以

幫助提交者判斷是否需要修改

，提高

提交質量

，降低打回概率。此外

，大

模型還可以用于合規性和合法性審核

，確保企業業務符合法律法規要求對話助手對話助手是大模型技術最基礎也是最廣泛的應用形態。基于知識庫數據源和API查詢

，對話助手能夠實時回答

用戶問題

，提供高效的信息傳遞。例

如

，某一乘用車通過搭建基于AI大模

型的汽車在線問答平臺

，實現了對非

結構化文檔（如PDF、Word等）的

智能知識交互

，提升了員工工作效率和學習能力。該平臺提供7*24小時的智能知識服務

，問題交互準確率達95%以上

，客戶滿意度提升了35%4.2企業大模型的七大落地場景來源：

網絡文章《大模型技術賦能企業

：七大落地場景深度解析》智能運維與制造優化大模型技術在智能運維和制造優化方面也發揮著重要作用。利用大模型技術構建了智能運維系統

，通過自然語言交互界面

，實現了對運維問題的智能回答。在制造領域

，大模型可以通過智能分析和預測維護

，提升生產效率知識管理大模型技術正在重塑企業知識管理場景。通過大模型對語義的理解

，企業可以將非結構化數據進行結構化提取和總結

，大大降低了知識管理的落地門檻數據分析數據分析是企業決策的重要依據。大模型技術通過引入編程能力

，可以大大降低數據分析成本。然而

，

目前大模型在特定業務場景下的效果仍需優化

，模型微調是一種解決辦法在軟件開發領域

，大模型技術可以作為編碼助手

，提升工

程師的工作效率。通過AI編程助手

，減少了重復勞動

，提

升了代碼質量4.2企業大模型的七大落地場景編碼助手來源：

網絡文章《大模型技術賦能企業

：七大落地場景深度解析》混合部署通過本地和云端結合實現靈活

性和災備需求容器化/微服務部署通過容器技術和微服務架構實

現敏捷開發和資源隔離本地/內網部署通過本地數據中心實現數據完

全掌控聯邦部署通過聯邦協議和分布式架構實

現跨組織協作和數據隱私保護邊緣部署通過邊緣節點實現低延遲和實

時處理云端部署通過云廠商實現彈性擴展和成

本優化4.3企業大模型的部署方式本地/內網部署DeepSeek大模型部署在企業內部服務器或數據中

心

，數據和應用完全在企業內網中運行。

適用場景：n

數據敏感：

對數據安全要求高

，

需完全掌控數據n

合規要求：

需滿足特定行業或地區的合規要求n

網絡限制：

內網環境無法連接外部網絡云端部署DeepSeek大模型部署在公有云或私有云上

，利用

云廠商的基礎設施和資源。

適用場景：n

彈性需求：

需要根據負載動態調整資源n

快速擴展：

業務增長迅速

，

需快速擴展系統n

成本優化：

希望通過按需付費模式降低IT成本4.3企業大模型的部署方式混合部署結合云端和本地部署

，

DeepSeek大模型部分系統在云

端

，部分在本地。

適用場景：n

靈活需求：

部分數據需本地處理

，部分需云端處理n

過渡階段：

從本地逐步遷移到云端時

，混合部署可作為過渡方案n

災備需求：

本地和云端互為備份

，提升系統可靠性邊緣部署將DeepSeek大模型部署在靠近數據源的邊緣節點，

減少數據傳輸延遲。

適用場景：n

低延遲需求：

如物聯網、

實時監控等需要快速響應的場景n

帶寬有限：

數據傳輸成本高或帶寬有限時

，邊緣計算可減少數據上傳n

離線運行：

需要在網絡不穩定或離線時仍能正常運行4.3企業大模型的部署方式聯邦部署DeepSeek大模型多個獨立系統通過聯邦協議協作

，共

享數據和資源

，但各自保持獨立。

適用場景：n

跨組織協作：

多個組織需共享數據但保持獨立管理n

數據隱私：

需在保護數據隱私的前提下進行數據共享n

分布式計算：

需要在多個節點上分布式處理數據

，如聯邦學習容器化/微服務部署將DeepSeek大模型系統拆分為多個微服務

，使用

容器技術（如Docker）

進行部署和管理。

適用場景：n

敏捷開發：

需要快速迭代和發布新功能n

資源隔離：

不同服務需要獨立運行環境

，避免相互干擾n

彈性擴展：

根據需求獨立擴展特定服務4.3企業大模型的部署方式與華為云團隊合作

，聯合首發并上線基于華為云昇騰云服

務的

DeepSeek

R1/V3推理服務

，支持部署的DeepSeek模型能達到與全球高端

GPU部署模型持平的

效果

，并提供穩定的生產級服務能力。

還與智譜A

I等廠商

合作模型廣場

，客戶可一鍵調用超百個垂直領域模型硅基流動推出一站式大模型API云服務平臺SiliconCloud

，

集成了阿里通義大模型Qwen2、

智譜A

I的GLM

-4、

幻

方量化的

DeepSeek-

R1系列開源模型等眾多主流大模型

，

為開發者提供高效能、

低成本的多品類A

I模型服務

，開發

者可直接調用平臺API

，無需自建服務

，大大節省了搭建和維護模型服務的時間和成本4.3企業大模型的部署方式大模型云端部署參考方案本地部署大模型4.4為什么需要本地部署大模型離線與高效使用成本與資源優化數據隱私與安全性避免使用限制定制化與靈活性4.5企業部署大模型規劃路線第一階

>第二階>第三階數據治理知識庫大模型DeepSeek大模型——

“數字大腦”數據治理——給企業數據“立規矩”知識庫——把員工經驗變成企業資產廈大團隊兩本數據治理書籍>讓企業擁有短期（0-6月）構建企業內部知識庫

（RAG系統）中期（6-18月）開發行業專屬大模型（模型微調）長期（

18月+）搭建AI

Agent工作流（企業智能體）4.5企業部署大模型規劃路線需求場景定義企業首先需要明確AI應用的具體場景

，如文

本生成、

情感分析、

圖片理解和生成等。

這

有助于后續模型的選擇與技術路線的設計模型選型根據需求場景

，企業需要在眾多預訓練模型

中選擇合適的AI大模型。

這一過程中

，企業

需要綜合考慮模型的性能、

準確性、

計算效率、

成本及安全性等因素模型部署優化后的模型需要被部署到合適的環境中，如云端、

邊緣計算或本地服務器等。

這要求企業具備強大的技術實力和豐富的運維經驗模型優化選定模型后

，企業需要通過提示詞工程、RAG、

微調等策略對模型進行優化

，

以提升其在特定場景下的表現效果與可靠性應用集成最后

，企業需要將AI大模型無縫集成到現有

的業務系統中

，

實現自動化決策或增強用戶體驗4.6企業級應用集成AI大模型的關鍵步驟數據源層包括內部數據庫、公共數據集、第三方數據服務等

，為AI大模型提供豐富

的數據支持模型訓練與評估層使用機器學習框架（如TensorFlow、

PyTorch等）訓練模型

，并通過交叉驗證、A/B測試等方法評估模型性能業務邏輯與用戶界面層將AI模型集成到業務流程中

，通過Web應用、移動應用等用戶界面提供

交互服務安全與合規層實施加密、訪問控制等手段保護數據

安全

，確保AI應用符合行業標準和國

家法規將訓練好的模型部署為RESTfulAPI等服務

，使用Docker、

Kubernetes等

工具進行容器化與編排

，實現高效的

模型管理和服務4.7企業級應用集成AI大模型的技術架構設計企業級應用集成AI大模型的技術架構設計

，

需要綜合考慮業務需求、

數據安全、

模型性能等多方面因素。

以下是使用爬蟲、API、

IoT設備等手段收集數據

，并進行清洗、格式化、歸一化、

特征提取等預處理操作模型部署與服務層一個典型的技術架構設計框架：數據采集與預處理層制定技術建設路線圖

，有的放矢

地行動聚焦待補齊能力背后的技術議題

大模型能力的提升并非一蹴而就，需要在算力基礎、數據積累、

模

型優化等方面持續發力4.8大模型應用落地總體“四維認知”框架直面行業轉型現狀與痛點在啟動大模型項目時

，必須深入分析行

業轉型的階段性特征、

業務體系

的現實需求以及技術架構的短板

痛點

，找準問題

，避免照搬照抄診斷短板

，

明確能力提升路徑找準問題僅僅是第一步

，還需要進

一步診斷企業在大模型應用方面

的短板

，

給出補齊相關能力的

“藥方”梳理清楚大模型落地所需的能力體系只是第一步，

接下來還需要以行動為指引

，將愿景變為現實來源：

網絡技術文章《大模型應用落地路徑頂層設計》行動計劃能力評估焦點確認問題診斷明確技術選型

與適配性-綜合評估框架成熟度、易用性、擴展性和兼容性等因素

，選擇合適大模型框架并確保與現有系統高效集成培養獨立的A

I人才與團隊-

引進培養AI專業人才

，負責模型微調、技術引入和系統集成等工作

，支撐大模型應用發

展明確任務性質結合

業務邏輯優化流程-

區分輔助生成與決策性任務

，優化輸入輸出流程（輔助生成任務）或結合模型預測與決策邏輯（決策性任務）建立持續學習

與迭代機制-建立性能監控和反饋機制

，

定期評估模型效果

，根據需求

和反饋調優迭代

，確保模型持

續滿足業務需求探索大模型應用與

業務的深度融合-從輔助生成場景拓展到為決

策賦能

，推動數字化轉型和智

能化升級

，實現業務流程自動

化智能化聚焦業務場景需求

并合理選擇模型-深入剖析業務需求

，首選大語言模型提升文本處理效率；多模態業務需權衡技術成本

，

采用合適架構融入系統評估自身數據

豐富度及質量-評估數據豐富度、多樣性、

時效性和隱私保護要求

，確保

數據支持模型訓練微調

，符合

合規要求4.9大模型應用落地策略建議模型微調技術要點（1）高質量的標注數據：

標注數據

的質量直接影響微調的效果

，

需要確

保數據標注的準確性和一致性。（2）合理的微調策略：

選擇合適的

微調算法和超參數

，避免過擬合或欠

擬合問題。模型微調技術特點（1）領域針對性強：

經過微調的模

型在特定領域的表現會有顯著提升

，

能夠更好地理解和處理該領域的專業

問題；（2）模型適應性優化：

通過微調可

以調整模型的參數

，使其更符合特定

任務的要求

，提高輸出的準確性和穩

定性。模型微調和本地知識庫使用海量數據進行預訓練得到的基礎

大模型

，具備廣泛的語言理解和生成

能力

，但在特定任務上的表現往往不

夠精準。解決方案：（1）模型微調；（

2）本地知識庫4.10大模型構建的技術方案選擇模型微調還是本地知識庫？在監督微調階段

，模型會學習一個指令-響應（Instruction-Response）

數據集

，

該數據集包含大量人

類編寫的任務示例

，例如“請解釋相對論的基本概念”及其標準答案通過這種方式

，

模型能夠理解不同類型的任務并提供符合預期的回答

。

指令-響應

（Instruction

-Response）

數據集用于訓練模型理解任務指令并生成符合預期的響應時效性問題對知識更新頻繁的領域

，微調后的模型可能很快會過時

，

需要不斷重新訓練在微調完成后

，

部分高級模型還會使用強化學習進行優化。

例如

，

ChatGPT和Claude使用人類反饋

強化學習（

RLHF）

讓模型的回答更符合用戶期望

，更好地選擇符合人類偏好的答案數據準備成本高需要收集、

整理和標注大量特定領域的數據

，這是一個耗時費力的過程4.10大模型構建的技術方案選擇模型微調主要是指令微調

，指令微調包括兩個階段：

監督微調和強化學習監督微調強化學習不足之處：n

本地知識庫RAG（

Retrieval-Augmented

Generation）

，

即檢索增強生成

，是一種結合檢索技術和生成模型的技術框架，

旨在提升模型生成內容的準確性和相關性其核心思想是：

在生成答案前

，

先從外部知識庫中檢索相關信息

，

再將檢索結果與用戶輸入結合

，指導生成模型

輸出更可靠的回答。

簡單地說

，就是利用已有的文檔、

內部知識生成向量知識庫

，在提問的時候結合庫的內容一

起給大模型

，

讓其回答的更準確

，

它結合了信息檢索和大模型技術4.10大模型構建的技術方案選擇實時知識補充模型的回復結合了業務知識和實時知識

，

所以實時

性可以更好減少模型幻覺由于提問結合了業務知識

，所以減少了模型的幻覺，

即減少了模型的胡說八道保護數據隱私由于日常的業務知識是保存到本地的

，

所以減少信

息泄露的風險4.10大模型構建的技術方案選擇無需重新訓練不用重新訓練模型

，微調模型降低了成本n

本地知識庫的優點步驟安裝Ollama下載DeepSeek

R1運行DeepSeek

R1使用Open

Web

UI增強交互體驗

具體安裝過程請參考廈門大學數據庫實驗室博客/blog/5816/4.11本地部署大模型初級方法DeepSeek

R1671B（滿血版）

部署成本1.硬件采購成本?服務器集群

：含8張NVIDIA

A100/H100顯卡的服務器

，

市場價格約80-120萬元?配套設備

：液冷系統、

冗余電源等附加成本約15-25萬元2.運維成本?電費

：滿載功耗約6000W

，

年電費約5-8萬元（按工業電價1.2元/度計算）?維護：

專業工程師團隊年成本約30-50萬元4.12本地部署大模型的成本n

2025年2月10日

，清華大學AI團隊發布KTransformers開源項目迎來重大更新

，成功打破大模型推理算

力門檻。

此前

，擁有671B參數的MoE架構大模型DeepSeek-R1在推理時困難重重。

推理服務器常因高

負荷宕機

，

專屬版云服務器按GPU小時計費的高昂成本讓中小團隊無力承擔

，

而市面上的

“本地部署”

方案多為參數量大幅縮水的蒸餾版

，在本地小規模硬件上運行滿血版

DeepSeek-R1被認為幾乎不可能n

此次KTransformers項目更新帶來重大突破

，

支持在24G顯存（4090D）

的設備上本地運行

DeepSeek-

R1、

V3的671B滿血版。

其預處理速度最高可達286tokens/s

，推理生成速度最高能達到14tokens/s。

甚至有開發者借助這一優化技術

，在3090顯卡和200GB內存的配置下

，使Q2_K_XL模型的推理速度達到9.1tokens/s

，

實現了千億級模型的“家庭化”運行傳統方案：

8卡A100服務器成本超百萬元

，按需計費每小時數千元清華方案：

單卡RTX4090方案

，整機成本約2萬元

，功耗80W4.12本地部署大模型的成本落地和建設路徑：第一

，是模型本身

，研發能力不足的企業用戶

，是否自身要去做模型訓練？現階段是否一定要有企業內部專屬大模型？第二

，如果做訓練和微調

，現有的數據量是否足夠？第三

，算力是否需要投入？如果增加算力投入

，整體項目預算量級會上升一個級別。

第四

，如何量化最終收益？第五

，是項目可行性問題

，大多數企業用戶在過去一年都已經做過大模型嘗試

，準確性、幻覺問題一直存在，

如何解決？選型：現在市面上第一類大模型由互聯網大廠

，像阿里、騰訊、華為等大廠研發的相關產品。那第二類是專注單點應用的小廠

，比如專注

于Agent平臺和Agent應用開發。第三

，現有垂直供應商。所有企業用戶都會關注選型問題

，雖然大模型大廠本身技術能力很強

，但不一定特別理解企業自身業務場景

，而現有的垂直廠商本身技術能力會受到多方質疑

，所以選型是重點關注的問題。4.13企業部署大模型當前關注的問題收益不確定：當前很多應用場景多處于驗證階段

，其實際效果和最終收益存在不確定性合規：模型本身是否自主可控？數據是否安全合規？信創要求。其次

，行業場景模型訓練和應用落地難

，

項目開發難度大

，人員技術要求高

，開

發周期不可控

，需要環境易安裝、模型易訓練、應用易搭建的AI業務平臺從通用大模型到行業場景大模型

，需要

進行針對性訓練

，訓練所需數據預處理

耗時長

，收集、清洗等環節占模型開發

訓練時長60%

，需要高效歸集、管理的

數據工程能力最后

，因算力等待、任務潮汐、資源碎

片化等原因

，A

I集群可用度往往不足

50%

，需要不斷提升全系統調度效率三極簡應用開發平臺

，支撐非專業開發者快速上手二系統級模型訓練與推理加速能力

，實現模型訓練周期縮短30%

，推理并發

提升一倍數據工程工具化

，縮短80%訓練數據

準備周期4.14企業部署大模型面臨的挑戰A

I大模型正在重構千行萬業

，

造就數據的黃金時代

，然而AI進入各行業仍面臨著挑戰：大模型企業落地解決方案供應商（比如DeepSeek一體機廠商）

可以提供支持：一5.1

智能體的概念5.2

智能體和RAG的區別5.3典型的智能體類型5.4

智能體產品5.5

國內典型的智能體開發平臺5.智能體的企業應用5.

1智能體的概念智能體本身既不是單純的軟件也不是硬件

，

而是一個更為

寬泛的概念

，

它們可以是軟件程序、

機器人或其他形式的

系統

，具備一定的自主性和智能性智能體（AI

Agent）

，又稱“人工智能代理”

，是一種模

仿人類智能行為的智能化系統

，

它就像是擁有豐富經驗和

知識的“智慧大腦”

，能夠感知所處的環境

，并依據感知

結果

，

自主地進行規劃、

決策

，進而采取行動以達成特定

目標。

簡單來說

，

智能體能夠根據外部輸入做出決策

，并

通過與環境的互動

，不斷優化自身行為5.

1智能體的概念基于大模型的智能體是指利用大語言模型（如GPT、

BERT等）作為核心組件

，構建的能夠執行特定任務、與環境交互并做出決策的人工智能系統。這些智能體具有自主性、交互性、適應性等特點

，能夠模擬人類的認知和決策過程

，提供更加自然、高效和個性化的交

互體驗。它們能夠處理海量數據

，進行高效的學習與推理

，并展現

出跨領域的應用潛力AIAgent的誕生就是為了處理各種復雜任務的

，就復雜任務的處理流程而言AIAgent主要分為兩大類：行動類、規劃執行類。總而言之

，AIAgent就是結合大模型能去自動思考、規劃、效驗和

執行的一個計算體

，以完成特定的任務目標

，如果把大模型比作大

腦

，那AIAgent可以理解為小腦

+手腳5.

1智能體的概念AIAgent的工作僅需給定一個目標

，它就

能夠針對目標獨立思考并做出行動

，它會根據給定任務詳細拆解出每一步的計劃步

驟

，依靠來自外界的反饋和自主思考

，

自

己給自己創建prompt

，來實現目標目前各類AICopilot不再是機械地完成人

類指令

，而是可以參與人類工作流

，為諸如編寫代碼、策劃活動、優化流程等事項

提供建議

，與人類協同完成過去的嵌入式工具型AI助手型工具（例如siri、小度、小愛音箱）

，只完成和人之間

的問答會話

5.

1智能體的概念智能體更像是一個擁有自主意識的智能員工

，它以大語言模型為驅動

，具備自主理解、感知、規劃、記憶和使用工具的能力。它可以根據目

標任務

，進行智能規劃與決策

，

自動執行復雜的任務。比如在智能辦公場景中

，AIAgent可以根據用戶的日程安排

，

自動預訂會議室、安

排會議議程

，還能在會議結束后自動生成會議紀要

，實現辦公流程的自動化

，讓員工從繁瑣的事務性工作中解脫出來RAG技術就像是一個智能的知識助手

，它通過將外部知識庫與大語言模型相結合

，極大地增強了模型的回答能力。當用戶提出問題時，RAG首先會在龐大的知識庫中進行檢索

，找到相關的信息

，然后將這些信息與大語言模型的生成能力相結合

，給出更加準確、全面的回答。

例如

，在企業客服場景中

，

RAG可以快速檢索企業的產品資料、常見問題解答等知識庫

，為客戶提供精準的服務

，大大提高了客服的效率和質量RAG的部署相對來說成本較低

，主要集中在知識庫的建設和維護上。企業可以利用現有的數據資源

，構建自己的知識庫

，然后通過接入大

語言模型

，實現

RAG的功能。對于一些數據量較小、業務場景相對簡單的企業來說

，

RAG是一個性價比很高的選擇AIAgent的部署則需要更高的技術門檻和成本。它不僅需要強大的大語言模型支持

，還需要構建復雜的智能規劃和決策系統

，以及與各種

工具和系統的集成。此外

，AIAgent還需要不斷地進行訓練和優化

，以提高其智能水平和適應性。因此

，對于一些中小企業來說

，A

IAgent的部署成本可能較高

，但對于大型企業和對智能化要求較高的企業來說

，AIAgent帶來的價值可能遠超其成本5.2智能體和RAG的區別n

RAG和智能體RAG在運行效果上

，

RAG在處理一些需要大

量知識支持的任務時表現出色

，比如智能問答、文檔生成等。它能夠利用知識庫中的信息

，為用戶提供準確、詳細的

回答。但

RAG的局限性在于

，它缺乏自

主決策和規劃的能力

，對于一些復雜的、需要靈活應變的任務可能無法勝任各自的優勢和適用場景RAG和AIAgent都有各自的優勢和適

用場景。對于企業用戶來說

，在選擇時需要根據自身的業務需求、數據資源、技術實力和預算等因素進行綜合考慮。如果企業只是需要解決一些簡單的知識檢索和生成問題

，那么

RAG可能是