基于悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫(kù)打造的 Graph RAG 產(chǎn)品——悅數(shù) RAG,，已全面接入國(guó)產(chǎn)大模型頂流 DeepSeek。這一合作不僅標(biāo)志著技術(shù)的深度融合,，更意味著企業(yè)在復(fù)雜推理任務(wù)上的成本將大幅降低,，效率顯著提升。

擁抱 DeepSeek：技術(shù)升級(jí)與成本優(yōu)化

悅數(shù) RAG 是一款專(zhuān)為企業(yè)級(jí)應(yīng)用設(shè)計(jì),，通過(guò)知識(shí)圖譜有效緩解大模型幻覺(jué),，幫助企業(yè)快速構(gòu)建專(zhuān)有知識(shí)生成應(yīng)用的平臺(tái)。此前,，悅數(shù) RAG 內(nèi)置鏈接的是通義千問(wèn)和 ChatGPT,，如今，全面接入 DeepSeek 后,，悅數(shù) RAG 在多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)上實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍,。

以復(fù)雜推理任務(wù)中的典型應(yīng)用場(chǎng)景金融研報(bào)生成為例,，在接入 DeepSeek 之前,，悅數(shù) RAG在處理此類(lèi)任務(wù)時(shí),，雖然已經(jīng)表現(xiàn)出色，但在圖抽取能力,、生成質(zhì)量和單次問(wèn)答成本上仍有提升空間,。而接入 DeepSeek 后，我們看到了令人矚目的變化,。

圖抽取能力

基于 DeepSeek 推理能力模型的悅數(shù) RAG,，在更小規(guī)模模型下，零樣本抽取效果達(dá)到了少樣本結(jié)合工程優(yōu)化的同等水平,。憑借圖 RAG 索引（GraphRAG Index）的優(yōu)化,，不僅顯著降低了成本，還在效果上取得了理想收益,。這種優(yōu)化使得悅數(shù) RAG 在處理復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系時(shí)更加高效,，能夠快速識(shí)別和連接數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，為用戶(hù)提供更精準(zhǔn)的圖譜構(gòu)建,。

生成質(zhì)量

DeepSeek 的透明思維過(guò)程為 Agentic GraphRAG 提供了更多的可解釋性,。同時(shí)在蒸餾模型與 R1 接入之后，Agentic RAG 的規(guī)劃能力,、Meta Agent 對(duì)于用戶(hù)簡(jiǎn)潔輸入場(chǎng)景的處理都相比傳統(tǒng)的開(kāi)放權(quán)重 instruct 模型有非常明顯的提升,。這種提升不僅體現(xiàn)在生成內(nèi)容的質(zhì)量上，還體現(xiàn)在對(duì)用戶(hù)輸入的理解和響應(yīng)上,，使得用戶(hù)能夠更直觀地理解 AI 的決策過(guò)程,。

單次問(wèn)答成本

在 DeepSeek R1 蒸餾模型的更小規(guī)模版本中，相較于基線(xiàn)的大語(yǔ)言模型,，其效果得到了顯著增強(qiáng)與提升,，這使得悅數(shù) RAG 產(chǎn)品在推理成本上大幅降低，同時(shí)在同等資源下能夠支持更多的并發(fā)請(qǐng)求,。由于在更小的模型上就能獲得同等的效果,，這不僅降低了蒸餾模型的規(guī)模，還帶來(lái)了響應(yīng)時(shí)間的顯著縮短,。

深度融合：圖技術(shù)與大模型的完美結(jié)合

悅數(shù) RAG 的核心優(yōu)勢(shì)在于其基于悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫(kù)的 Graph RAG 架構(gòu),。通過(guò)知識(shí)圖譜，悅數(shù) RAG 能夠有效緩解大模型的幻覺(jué)問(wèn)題,，確保生成內(nèi)容的真實(shí)性和可靠性,。而 DeepSeek 的加入，更是為這一架構(gòu)注入了強(qiáng)大的動(dòng)力,。DeepSeek 的多任務(wù)處理能力和高效的模型架構(gòu)設(shè)計(jì),，使得悅數(shù) RAG 在處理復(fù)雜推理任務(wù)時(shí)更加得心應(yīng)手。

關(guān)于悅數(shù) RAG

悅數(shù) RAG 是一款極簡(jiǎn)的知識(shí)應(yīng)用構(gòu)建平臺(tái),，使 Graph RAG 技術(shù)的強(qiáng)大功能觸手可及,。用戶(hù)可以通過(guò)友好易用的對(duì)話(huà)界面輕松創(chuàng)建搜索引擎,、聊天機(jī)器人和內(nèi)容生成應(yīng)用，無(wú)需任何編程操作,。通過(guò)激活和循環(huán)內(nèi)部知識(shí),，悅數(shù) RAG 能夠最大限度地發(fā)揮其價(jià)值，將知識(shí)和見(jiàn)解轉(zhuǎn)化為行動(dòng),。

關(guān)于 DeepSeek

DeepSeek 是國(guó)產(chǎn)大模型中的佼佼者,，以其卓越的多任務(wù)處理能力、高效的模型架構(gòu)設(shè)計(jì)以及在文本生成,、語(yǔ)義理解,、計(jì)算推理等領(lǐng)域的出色表現(xiàn)而備受關(guān)注。DeepSeek 的加入,，為悅數(shù) RAG 帶來(lái)了強(qiáng)大的技術(shù)支持和成本優(yōu)勢(shì),。

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