一、核心应用场景
1. 智能客服升级
解决传统客服响应慢、知识库分散问题,支持多终端(APP/小程序/官网)统一应答
案例:腾讯云大模型知识引擎助力车企客服,通过文档解析+多轮改写降低人力成本
2. 个人知识管理
解决信息过载问题,实现文档/图片/会议记录的快速检索与关联分析
工具推荐:Obsidian Copilot+本地模型搭建第二大脑
二、技术实现路径
本地部署方案
```python
基础部署流程(以DeepSeek为例)
ollama run deepseek-r1:8b 部署8B参数模型
ollama pull bge-m3 加载中文优化嵌入模型
```
硬件要求:丐版Mac Mini M4即可流畅运行(20token/s)
知识库构建:支持直接引用Obsidian等Markdown文件夹
云端方案
阿里云百炼知识库:自动文档切分+元数据标签管理
腾讯云支持:混元大模型/DeepSeek等第三方模型API调用
三、关键实践建议
1. 文档处理
企业文档需分类为:事实性/概念性/程序性知识
图文混排内容建议先做结构化解析
2. 效果优化
RAG技术中注意:
向量搜索的score排序机制
工作流模式与Agent模式的选择
3. 避坑指南
避免过度依赖营销噱头,优先验证rag基础能力
复杂业务场景建议采用混合模式(本地+云端)
四、行业案例参考
教育领域:猿题库AI批改系统(准确率97%)
创意行业:爆款文案/数字人创作工具链搭建
> 最新动态:2025年4月广州沙龙展示了DeepSeek在视频创作中的实战技巧