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引言
在當今數字化浪潮的沖擊下，企業數據的管理和應用成為制勝關鍵。隨著Deepseek開源大模型的崛起，很多單位紛紛接入 Deepseek 開展試點應用，試圖在智能化浪潮中搶占先機。那么，如何才能把deepseek用得好，還有哪些工作要做呢？
部署了Deepseek就可以問答了嗎？
數據治理平臺管理了非結構化數據，對接Deepseek就可以用了嗎？
全部輸入給deepseek，有數據安全問題嗎？
企業私有知識庫解決什么問題呢？
企業自有的檔案庫，可否對接給deepseek作為私有知識庫？
私有知識庫的構建是文檔存儲到一起就能訪問嗎？
為什么覺得企業接入deepseek的回答沒有網頁版的回答準確性好？
……還有哪些工作要做？
接入 Deepseek 后的“迷茫”：問題出在哪里？
許多企業在成功部署 Deepseek 后，滿懷期待地投入使用，卻發現效果差強人意，問答效果不如網頁版理想。問題究竟出在哪里呢？我們總結了以下幾點關鍵原因：
輸入問題不清晰或模糊：欠缺根據用戶習慣構建提示詞，如專業領域術語庫、縮略語等；
缺乏相關知識：非結構化數據接入不夠、或者沒有有效接入；RAG檢索增強生成需要優化；
上下文理解不足：對輸入的問題理解不足、輸入給大模型的自然語言有偏差、缺乏行業名詞等；
存在模型偏見及錯誤：各類非結構化數據的描述信息不規范、標識錯誤等需要修正、敏感場景中需要對輸出內容進行安全過濾及審核；
模型推理能力有限：需要基于實際場景情況，進行推理能力優化、調整續聯策略等；
實時信息缺失：作為知識庫的文檔內容缺乏更新機制，需要進行維護。
……
數據治理：解鎖 Deepseek 智能問答的關鍵
通過對上述關鍵原因進行分析，我們可以發現：
①問題不清，專業領域術語庫、名詞解釋不全！
②理解不足，元數據缺失、屬性定義不完整、需要修正！
③模型偏見及錯誤，文檔分類錯誤、結構化的描述信息缺失、標識錯誤、權限問題等！
④數據錯誤，數據缺失、錯誤、重復等問題！
⑤實時信息缺失，數據管理層面的數據更新問題！
⑥大模型的輸出出現敏感詞，數據安全問題！
數據治理是企業數據應用的基礎，基于本地知識庫的大模型智能問答也是如此。只有通過數據治理，對企業的非結構化數據的元數據、標簽、權限、質量、安全等進行合理管控，輸入給Deepseek才能得到較好的回答。
基于數據治理的 Deepseek 智能問答應用方案
那么，如何通過數據治理實現Deepseek 高質量的智能問答應用呢？從Deepseek”接入“到”用起來“還有哪些工作要做呢？
01如何基于數據治理平臺管理的非結構化數據構建企業本地知識庫
用戶（如“氣動專業研發人員”）在數據治理平臺上傳非結構化文件（如“J型號A系列發動機葉片氣動實驗報告”，“J型號A系列發動機氣動布局設計方案”）。
平臺對這些文件數據進行預處理，格式轉換等操作（如“J型號A系列發動機葉片氣動實驗報告”，提取文件名稱，所屬項目，權限，密級，質量，標簽，安全等元數據）。
對文檔進行切片并存儲到向量庫、圖模型庫中（如“J型號A系列發動機葉片氣動實驗報告”按照切片策略進行切片，并存儲到向量庫）。
02理解用戶提出的問題并匹配本地知識庫
當用戶提出問題（如“J型號A系列發動機葉片的進氣參數設計值是多少”）時，系統首先需要理解問題的語義，并在本地知識庫中檢索相關的知識（如“J型號A系列發動機”“葉片”“進氣參數”“設計值”等關鍵詞）。
通過自然語言處理技術，對用戶問題進行語義分析，提取關鍵信息，然后與本地知識庫中的數據進行匹配，找到與問題最相關的文件或文檔片段（如系統會查詢J型號相關文件中與葉片進氣參數設計值相關的內容。通過匹配算法，確定與問題最相關的文檔或文檔片段）。
03理解匹配的文檔知識，形成提示詞并發送大模型
匹配相關文檔，系統進一步理解文檔中的知識，將其與用戶問題進行結合（如對于“J型號A系列發動機氣動布局設計方案”中關于葉片進氣參數設計值的描述為xxx）。
構建 Prompt（提示詞），將用戶問題和匹配到的文檔片段進行整合，形成完整輸入。
大模型根據 Prompt （提示詞）對問題進行深入分析和響應，生成準確的答案。在數據處理過程中需要通過數據治理平臺，對數據權限、安全等進行過濾；與用戶權限進行匹配、對輸出內容進行敏感詞過濾等給出答案。
04借助數據治理平臺，實現問答中的數據安全控制
用戶在數據處理過程中需要通過數據治理平臺，對數據權限、安全等進行過濾，與用戶權限進行匹配、對輸出內容進行敏感詞過濾等給出答案。
至此，完成了一次用戶問答交互，還可以選擇基于上下文的回復，進行多輪問答。
美林數據治理平臺× Deepseek：開啟智能問答新時代
美林數據治理平臺作為專業的數據治理工具，承接了非結構化數據的分類、元數據、標簽、安全、更新機制、術語等信息，為企業私有知識庫的建立提供了強大支撐，為deepseek提供數據及關于數據的解釋、安全信息等。
通過數據治理，企業可以將散落的數據整合起來，提升數據質量，保障數據安全，為 Deepseek 提供高質量的數據輸入；Deepseek 憑借其強大的自然語言處理能力，為企業提供智能、高效的問答服務。這種結合不僅提升了企業的數據應用能力，還為企業數字化轉型注入了新的動力。
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