《DeepSeek+企业知识库》报告由腾讯云联合DeepSeek团队发布，系统介绍其知识引擎产品在“员工助手+业务增强”两大路径中的落地实践。报告指出，大模型要真正服务于企业，关键是解决知识获取、复杂流程执行与个性化服务三大痛点。通过RAG、WorkFlow与Agent三种模式组合，DeepSeek+知识引擎正在帮助企业构建从知识理解到任务执行的AI助手体系。

技术体系：RAG+工作流+Agent三位一体

产品集成RAG（检索增强生成）、可视化工作流编排与Agent智能规划三大能力，支持文档解析、知识入库、结构化问答、流程控制与自主任务拆解等功能。多模态解析能力在图文混排、大表格问答等场景具备领先性能，结合DeepSeek R1/V3与混元SFT等模型，提供多源模型调度机制。

应用一：行政小助手，提升员工满意度59%

某大型企业基于DeepSeek+构建员工服务助手，聚焦HR/财务/IT类事务问答。2周使用量提升53%、转人工率由73%降至32%、新员工满意度5分好评占比91%。通过知识结构化沉淀与多轮问答澄清机制，实现企业知识交付智能化。

应用二：保险行业运营问答提效10倍

在千人规模的保险运营机构中，知识库覆盖800+产品文档与500+规章制度，实现100%答案召回率与89%准确率。支持问答追溯、相似问提示与答案引用路径，解决知识分散、更新慢与答复不一致问题。

应用三：消息质检与保险建议书生成

支持基于规则库和样本生成自动质检流程，准确率达95%以上。保险建议书生成则基于客户输入智能调用知识库和表格结构，实现险种推荐、附加险组合与保费估算一体化输出，极大提升保险顾问的标准化与工作效率。

能力亮点：复杂文档结构与表格处理表现突出

通过OCR解析引擎、语义切分大模型、Text2SQL能力和多路召回机制，系统实现对图文混排、跨栏、表格公式等复杂结构的高保真处理。适配企业知识格式复杂、结构多样的实际需求，问答准确率提升显著。

平台优势：安全合规与多行业适配并行

报告展示腾讯云在数据隔离、访问权限、模型审核等方面的三重安全策略，确保企业私域知识不被外泄或误用。系统已广泛服务金融、医疗、政务、地产、保险等行业，支持文档/插件/表格多模态输入，具备灵活扩展能力。

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但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、写出代码 甚至预测市场趋势——答案就藏在大模型技术里！

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⚠️警惕：当同事用DeepSeek 3小时干完你3天的工作时，淘汰倒计时就开始了。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？老师啊，我自学没有方向怎么办？老师，这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！当然这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

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接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

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