??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(yè)私有知識庫解決解決什么問題呢？

??企業(yè)自有的檔案庫，可否對接給deepseek作為私有知識庫？

??私有知識庫的構建就是文檔存儲到一起能訪問嗎？

??為什么覺得企業(yè)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(yè)在成功部署 Deepseek 后，滿懷期待地投入使用，卻發(fā)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(yè)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(yōu)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(yè)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(guī)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(yōu)化、調整續(xù)聯(lián)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(fā)現：

①問題不清，專業(yè)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(yè)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(yè)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(yè)本地知識庫

用戶（如“氣動專業(yè)研發(fā)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(fā)動機葉片氣動實驗報告”，“J型號A系列發(fā)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(fā)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(fā)動機葉片氣動實驗報告”按照切片策略進行了切片，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(fā)送機葉片的進氣參數設計值是多少”）時，系統(tǒng)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(fā)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(tǒng)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(fā)送大模型

匹配相關文檔，系統(tǒng)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(fā)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、多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(yè)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(yè)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(yè)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(yè)提供智能、高效的問答服務。這種結合不僅提升了企業(yè)的數據應用能力，還為企業(yè)數字化轉型注入了新的動力。