基于DeepSeek R1的任务分类自动化处理方案计划书

一、项目目标

1. 核心目标

● 实现用户请求的自动化分类处理（文本任务/文件任务）

● 结合DeepSeek R1与Qwen2模型优势，提升任务处理准确率

● 在8GB显存设备上完成低成本部署  

2. 功能目标

● 文本任务：通过知识库检索+模型总结实现精准应答

● 文件/数据库任务：通过Qwen2工具调用完成结构化操作

● 动态扩展：支持未来新增任务类型（如代码生成）  

3. 性能目标

● 分类准确率≥95%（置信度阈值≥0.8）

● 文件任务响应时间≤5秒，文本任务总结耗时≤3秒

● 支持200+并发请求，显存占用≤6GB

二、技术方案

2.1 系统架构

graph TD

  A[用户输入] --> B[DeepSeek R1分类模块]

  B -->|JSON 格式分类结果| C{任务类型判断}

  C -->|text_task| D[知识库查询]

  C -->|file_task| E[Qwen2工具调用]

  D --> F[DeepSeek总结]

  F --> G[结果输出]

  E --> G[结果输出]

  classDef process fill:#e1f5fe,stroke:#039be5;

  classDef decision fill:#fff3e0,stroke:#fb8c00;

  classDef output fill:#e8f5e9,stroke:#43a047;

  class A,B,D,E,F,G process;

  class C decision;

2.2 关键组件

组件 功能

DeepSeek R1分类模块 接收用户输入，输出JSON格式分类标签（如{"task_type": "text_task"}）。

知识库系统 支持向量检索（如BM25、FAISS），提供文本任务所需知识。

Qwen2工具库 包含文件解析、SQL查询等工具，支持Function Calling原生格式。

三、实施步骤

3.1 准备阶段（第1周）

1. 环境搭建：

● 部署Ollama并量化模型：

ollama run ModelScope/deepseek-r1-7b-gguf:Q4_K_M # DeepSeek R1

ollama run ModelScope.cn/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF # Qwen2-Extract

● 本地部署Dify（v2.3.0+）并配置API密钥

2. 分类提示词设计

请将以下用户请求分类为"text_task"或"file_task"，并以JSON格式输出：

[UserQuery]

{用户输入}

[/UserQuery]

请将以下用户请求分类为"text_task"或"file_task"，并给出你的分类置信度（0-1，保留两位小数），以JSON格式输出：

[Example1]

用户输入："分析2023年销售数据趋势"

输出：{"task_type": "text_task", "confidence": 0.92}

[Example2]

用户输入："查询sales表中北京地区记录"

输出：{"task_type": "file_task", "confidence": 0.96}

[/Examples]

用户问题：

{用户输入}

3.2 开发阶段（第2-3周）

1. Dify工作流设计：

● 节点1：DeepSeek R1分类（提示词如上）。

● 节点2：JSON解析分类结果。

● 节点3：条件判断分支（ task_type 值决定路由）。

● 文本任务分支：

知识库查询 → DeepSeek总结 → 输出

● 文件/数据库分支：

Qwen2工具调用 → 输出

2. 工具扩展：

● 为Qwen2添加文件解析插件（如 unstructured 库）和数据库连接（如MySQL）。

3.3 测试阶段（第4周）

1. 分类准确性测试：

● 使用100+测试用例验证DeepSeek分类准确率（目标≥95%）。

● 示例输入：

"分析2023年销售数据趋势" → 预期输出{"task_type": "text_task"}

"查询sales表中北京地区记录" → 预期输出{"task_type": "file_task"}

2. 压力测试：

● 使用 Locust 模拟200+并发任务，监控显存占用（目标≤6GB）。

四、资源需求

资源类型 具体要求 

硬件 RTX 3070 8GB + i7 + 32GB内存（建议） 

软件 Ollama 0.4.0+，Dify本地版，Python 3.10+，Docker（可选） 

成本 Dify企业版许可（$500/年） + 知识库存储费用（按需） 

五、风险与应对

风险项 应对策略 

DeepSeek分类错误 添加分类置信度阈值（如≥0.8），低于阈值时触发备用分类逻辑（如规则匹配）。 

知识库查询延迟 缓存高频查询结果，优化检索算法（如BM25→HNSW）。 

Qwen2工具调用失败 配置备用工具（如SQLite→MySQL），设置超时阈值（10秒）。 

六、预期成果

1. 分类灵活性：支持动态扩展任务类型（如新增“代码生成”分类）。

2. 处理效率：文件/数据库任务响应时间降低60%，文本任务准确性提升40%。

3. 成本节约：减少人工干预，年运维成本降低约40%。

负责人：__________

日期：__________

此方案同时结合DeepSeek R1的推理和总结归纳能力＋Qwen2-Extract-1.5B-GGUF的function calling能力，使系统的准确率在8G显存设备上进一步提高。