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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-02-19 15:00:00
作者:JIfan
阅读量:46
文章目录
哪家公司大模型一体机接入了DeePSeeK?得助智能大模型一体机全面支持DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Janus Pro、得助领域大模型、Llama、Claude、通义千问、百川等多种国内外大模型的API接入及企业私有化部署。
构建一套属于自己的大模型系统,对企业而言是个巨大的挑战。从模型的研发、训练,到服务器的搭建、运维,每一步都需要专业的技术团队和大量的资金投入。就拿模型训练来说,不仅要购置性能强大的GPU,还得配备专业的算法工程师来优化模型参数。这对于许多中小企业来说,是一笔难以承受的开支。而且,即便投入了大量资源,也不能保证就能训练出一个性能卓越、符合业务需求的模型。
市面上的大模型种类繁多,像DeepSeek系列、Llama、Claude、通义千问、百川等等,每个模型都有自己的特点和优势。企业在选择模型时,常常会陷入迷茫,不清楚哪个模型最契合自身的业务场景。比如,一家从事电商的企业,想借助AI优化客户服务和商品推荐。它可能会发现,有些通用模型在自然语言处理方面表现不错,但在商品推荐的精准度上却不尽人意。要是选错了模型,不仅达不到预期效果,还可能白白浪费大量时间和资源。
企业引入大模型,最终是为了提升业务效率、优化客户体验、创造更多价值。然而,实际情况往往不尽如人意。在一些复杂业务场景中,如金融行业的复杂文本问答、制造业的生产流程优化等,传统模型或未经过优化的大模型难以准确处理,导致应用效果不佳。以金融行业为例,金融产品和条款复杂,基于小模型的传统机器人在解答客户咨询时,准确率始终难以突破,无法满足商用要求。
1.广泛且强大的模型支持
得助智能大模型一体机堪称“模型宝库”,全面支持DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Janus Pro、得助领域大模型、Llama、Claude、通义千问、百川等多种国内外大模型的API接入及企业私有化部署。其中,DeepSeek系列大模型凭借卓越的性能和广泛的应用场景,在AI领域崭露头角。企业通过得助智能大模型一体机,能够轻松接入这些大模型,无需再从零开始构建复杂的模型体系,大大缩短了AI应用的开发周期。
2.DeepSeek提升复杂文本问答准确率
在银行、财富、保险等金融行业,金融产品和条款复杂冗长,基于小模型的传统机器人在处理这类问题时,准确率一直难以突破。大模型的出现改变了这一局面,得助智能大模型一体机接入DeepSeek系列大模型后,效果显著提升。实测数据显示,当前通用开源大模型在真实金融业务场景中的准确率普遍在79.8%左右,而DeepSeek-V3(通用型)的准确率高达95.1%,DeepSeek-R1(推理型)的准确率为94.9%,整体准确率提升了15%。这使得复杂文本问答场景真正达到了商用要求,能够有效降低金融行业客户咨询场景中的复杂咨询转人工率,让AI客服能够自主完成更多咨询任务,减轻人工客服的压力。
3.适配多种应用场景,提升业务效果
得助智能大模型一体机在超过30个大模型应用场景进行了全面评测。结果表明,在超过90%的场景中,通过切换DeepSeek V3或R1模型,平均能带来5%-20%的效果提升。例如在电商领域的商品推荐场景中,接入DeepSeek模型后,能够更精准地分析用户的购买历史和浏览行为,为用户推荐更符合其需求的商品,从而提高商品推荐的点击率和转化率。在制造业的质量检测场景中,DeepSeek模型可以对生产线上的产品图像进行更细致的分析,准确识别产品的缺陷,降低次品率,提升产品质量。
某大型金融企业,旗下业务涵盖银行、证券、保险等多个领域。在客户服务方面,由于金融产品种类繁多、条款复杂,客户咨询的问题也多种多样。以往,基于传统小模型的客服机器人在解答客户问题时,准确率较低,大量复杂问题需要转人工客服处理,导致人工客服压力巨大,客户满意度也不高。引入得助智能大模型一体机并接入DeepSeek-V3和R1模型后,情况得到了极大改善。客服机器人能够准确理解客户的复杂问题,并给出详细、准确的解答。复杂咨询转人工率降低了40%,客户满意度提升了30%,人工客服的工作效率也得到了显著提高。
1.根据业务场景选择合适模型
企业在使用得助智能大模型一体机时,应根据自身业务场景的特点,选择合适的DeepSeek模型。如果是处理标准化、常规性的任务,如客服常见问题解答、文档格式处理等,DeepSeek-V3可能更合适,其结果稳定,能够高效准确地完成任务。而对于需要复杂推理、创新解决方案的场景,如创意文案生成、复杂业务流程优化等,DeepSeek-R1则更具优势,能够通过强大的推理能力生成更具创新性的结果。
2.结合企业数据进行模型微调
虽然DeepSeek系列大模型已经具备强大的性能,但企业可以结合自身的业务数据,对模型进行微调,使其更贴合企业的实际需求。例如,电商企业可以将自己的商品数据、用户购买数据等用于微调模型,让模型更好地理解企业的商品特点和用户需求,从而提升商品推荐的精准度。金融企业可以利用自己的金融产品数据、客户咨询历史数据等对模型进行微调,提高模型在金融业务场景中的表现。
3.持续监测和优化模型效果
AI技术不断发展,业务需求也在不断变化。企业在使用得助智能大模型一体机和DeepSeek模型的过程中,应持续监测模型的效果,根据实际业务数据和用户反馈,及时对模型进行优化和调整。例如,定期评估模型在不同业务场景中的准确率、召回率等指标,发现问题及时解决。同时,关注模型的性能变化,及时更新模型版本,以确保模型始终能够为企业提供最佳的服务。
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得助智能大模型一体机接入DeepSeek系列大模型,为企业解决了大模型应用过程中的诸多难题。它降低了技术门槛和成本投入,提高了模型的适配性和应用效果,为企业在金融、电商、制造业等多个领域的发展提供了强大助力。企业的小伙伴们,不妨考虑引入得助智能大模型一体机,借助DeepSeek的力量,让企业在AI时代的竞争中脱颖而出,实现业务的快速发展和创新突破。
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