年初以来，DeepSeek R1模型以其卓越的推理能力备受关注。然而，“幻觉”仍旧是当前大语言模型无法避免的问题。

人们一度认为，随着大模型推理能力的提升，将极大提升回答的准确性，从而减少“幻觉”现象。

事与愿违，尽管 DeepSeek R1 模型在推理能力上的表现令人瞩目，但却呈现出更高的幻觉率。

根据 Vectara 团队 HHEM 人工智能幻觉测试的结果，DeepSeek R1 的幻觉率高达 14.3%，是其通用大模型 DeepSeek V3 的4倍。

来源：https://www.vectara.com/blog/deepseek-r1-hallucinates-more-than-deepseek-v3

不仅是DeepSeek，其他大模型也存在类似现象。根据Vectara 团队的测试，OpenAI的推理模型 GPT o1 相比其通用模型 GPT 4o ，呈现出更高的幻觉率。

这一现象表明，尽管 DeepSeek R1 推理能力的增强，提升了模型在复杂任务中的表现，但同时也增加了生成胡编乱造、似是而非的内容的风险。

这，或许并非偶然。

据分析，DeepSeek R1 推理能力的增强，依赖于使用高质量的长思维链（CoT）数据训练。虽然这有助于模型在复杂任务中进行深入推理，但在处理简单任务时，过长的推理链可能更容易引入偏差。

如果你已经使用过DeepSeek R1，那么可以从其思维链输出中看到：即便面对一个简单的指令，R1也会不厌其烦地从不同角度理解和延伸。

这些简单任务的复杂化，可能会导致模型填充编造的内容，从而增加了“幻觉”问题。

其次，模型在训练过程中可能对模型的创造性给予了更多奖励。这种“创造性”在写作、创意类内容生成上展现独特的优势。但是，在对事实要求极高的任务中，模型容易“用力过度”，生成的内容反而偏离事实。

因此，我们并非在所有的场合，都应使用DeepSeek R1推理模型。例如，R1不适合用于生成摘要。在事实性要求高的任务中，可使用DeepSeek V3 通用模型，以减少“幻觉”问题的发生。

在企业级应用中，准确性是至关重要的。

无论是客户服务、决策支持还是数据分析，或者处理复杂的业务问题，企业都需要可靠、准确的信息。

DeepSeek R1 更严重的“幻觉”问题提醒我们，大模型虽然展现出越来越强大的理解、生成和推理能力，但在企业级应用中绝不能直接简单地使用。

企业需要一种能够结合自身知识体系的解决方案，以确保生成内容的准确性和可靠性。这也是为什么大模型检索增强生成（RAG）技术，已经成为企业级应用的主流。

RAG 技术的核心，在于结合企业本地知识库与大模型的能力。基于企业内部的知识库和数据库，大模型通过检索增强的方式，生成准确的回答，从而减少“幻觉”问题的产生。

现在，有多样化的方式使用 DeepSeek R1/V3 构建 RAG 系统。企业可以根据自身需求选择适合的方案，利用 DeepSeek 的推理能力和本地知识库的准确性，提升企业级应用的智能化水平。

其中，开源项目 ThinkRAG，提供了一套可在企业级环境部署的应用架构。

作为一个本地知识库大模型RAG系统，ThinkRAG 能够在笔记本电脑上运行，通过 Ollama 本地化部署 DeepSeek 等大模型，并将知识库数据保存在本地。

这一特点不仅解决了企业对数据安全的担忧，还通过本地化部署降低了对网络和外部资源的依赖。

https://github.com/wzdavid/ThinkRAG

大模型RAG系统，已在很多企业级应用场景，展现出强大的能力。

例如，企业员工上传内部的业务流程文档，形成企业的知识库。当员工在处理客户咨询时，只需输入问题，系统便能在几秒内从知识库中检索出相关文档，生成精准的回答，并给出参考资料。这种高效的知识检索和生成能力，不仅提高了员工的工作效率，还确保了对外沟通的准确性和专业性。

企业内部知识管理与培训，则是另一个应用场景。通过将企业的技术文档、培训资料和行业标准导入知识库，新员工可以通过简单的问答形式快速获取所需信息，加速了入职培训的效率。

我们知道，“企业级”通常也意味着：可本地化部署与可定制。

像 ThinkRAG 这样的系统，不仅提供了技术框架，更是一个为企业量身定制的解决方案。系统支持多种大模型，用户可根据企业的具体需求选择合适的模型。例如，对于需要高效推理能力的场景，可以选择 DeepSeek R1。

高效的本地化部署能力也非常关键。

通过 Ollama 等工具，企业可以将大模型下载到本地运行，无需依赖外部网络。这种部署方式不仅提高了系统的安全性，还降低了运行成本，确保系统的稳定性和可用性。

随着AI技术迅猛发展，大模型检索增强生成（RAG）技术也在持续进化。

企业级多模态RAG系统，将能够处理文档、图像、视频等多种形式的非结构化数据，支持构建多模态知识库，实现多模态融合检索，从而生成包含图像、表格等丰富内容的回答或报告。

同时，基于知识图谱的自动构建，系统能进一步提升推理能力和回答的准确性。

引入智能体技术，系统能够处理更复杂的任务，如自动调用外部工具和数据源，与企业现有的OA、CRM、ERP等系统功能协同，从而完成复杂的企业级任务。

最后我想说，大模型的“幻觉”问题虽然带来了挑战，但也促使我们综合运用各种技术和组件，不断探索更优的解决方案。

凭借大模型的强大能力，构建本地知识库，通过高效的多模态知识检索与生成能力，我们可以为企业提供可靠、安全且高效的智能化解决方案。

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料。包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

😝有需要的小伙伴，可以VＸ扫描下方二维码免费领取🆓

👉1.大模型入门学习思维导图👈

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。（全套教程扫描领取哈）

👉2.AGI大模型配套视频👈

很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

👉3.大模型实际应用报告合集👈

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程扫描领取哈）

👉4.大模型落地应用案例PPT👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（全套教程扫描领取哈）

👉5.大模型经典学习电子书👈

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（全套教程扫描领取哈）

👉6.大模型面试题&答案👈

截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程扫描领取哈）

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习

这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

😝有需要的小伙伴，可以Vx扫描下方二维码免费领取🆓