.......................................................................................5 2.2.1 智能问答................................................................................................... 4 3 2 2.2 基本功能 DeepSeek 的功能主要包括智能问答、内容生成、 数据分析与可视化、代码 辅 助、多语言支持等。 2.2.1 智能问答 智能问答是 DeepSeek 最基础的功能之一，它能快速解答各类问题，包括科 学知识、历史文化、生活常识和技术问题等，都能给出准确且详细的回答。其中， 推理问答则是 DeepSeek-R1 模型的主要特点，在数学证明任务方面直接提问， 启发式提示可能干扰其逻辑主线。 “ ” 例如对于分析电车难题，直接抛出复杂问题。如： 分析 电车难题 中的功 利 主义与道德主义的冲突。得到结果如 图 2-4 智能问答的部分结果。 图 2-4 智能问答的部分结果 5 2.2.2 文本生成 文本生成的方向较多，包括新闻报道、学术论文、商业文案等。例如， 让它 “ 写一篇关于 Deepseek 技术与工程审计 ” 为主题

高 • 信息打标：对每日新闻资讯中涉及到的实体（行业、公司、股票、基金等）识别，分析正负向情绪 及影响面 • 办公场景：会议助手、流程助手、公文撰写、知识问答等 • 信贷尽调报告助手：全网搜集企业多维度信息，结合审核规则、评价模型等进行推理决策，识 别风险点 • 投资研究：针对特定的政策内容或突发事件做深度解读，产出观点报告，支持决策 人保 DeepSeek 场景应用布局 算 CPU GPU AI 芯片 L. 以太网 RoCE TCP HDD HHD SSD 力 报告生成 制度问答 会议纪要 智能写作 文档对比 指标问答 数据模型 业绩分析 指标分析 ChatBI 通用大模型 专业大模型 领域大模型 AI 算法库 大模型应用规划 个人群业务 新人入司效率提升 应用 场 景 示例 图数据库 向量数据 库 ... 多源数据 线上触客效率 客户分析 队伍分析 承保风险评估 理赔案件智能审核 合规问答 核保智能决策 反洗钱报告 合规预警 小额理赔案件快赔 制度体检 业绩分析 承保理赔 承保预审核 工作流服务 （ Workflow ） 合规风控 合规核验 AI 开发平 台

汽车助手 零售 电子说明书 垂直行业场景 政务 一网通办 核心优势 领先的智能体对话效果 平台内置行业实践流程、领先的 RAG 算法，只需导入文档 / 问答对，即可让智能体对接企业多模态知识，达到稳定精确的知识问答效果。支 持画布式灵活编排工作流，可快速将企业系统 API 接入智能体，智能体输出更稳定可控。 全面的智能体开发框架 提供 LLM+RAG 、Multi-agent、Workflow 助用户全面管理、精细调度、高效运维国产算力，加速各行业数字化转型。 腾讯云智能体开发平台 敏捷构建 实效可鉴 企业之选 应用场景 企业员工行政问答 内部服务、人事提效 专家助手 专业知识库、知识检索 政务服务助手 准确问答、便民助手 智能客服 智能问答、降低转人工率 跨行业通用场景 - 20 国产数字化升级标杆实践报告 国产数字化升级标杆实践报告 21 - 国产数字化升级标杆实践报告 知识库；有效性管理，确保知识高质量可用； 权限管理，保障信息安全，促进协作；AI 知识问答，提高知识获取效率；数据看板，精准评估使用效果；助力企业快速落地 DeepSeek 应用场景， 激活私有知识价值，拉动业务增长。 更智能的企业AI知识库 腾讯乐享 核心优势 知识整合·更系统 知识更新·更及时 管理协同·更敏捷 权限管理·更安全 智能问答·更精准 效果呈现·更清晰 系统沉淀文档、图片、音视频 知识留下来、找得到

如果你面临创意写作、文本生成、意图识别等发散性较强且较为创意多样的任务，请选择通用大模型 特性 推理大模型 通用大模型 适用场景 复杂推理、解谜、数学、编码难题 文本生成、翻译、摘要、基础知识问答 复杂问题解决能力 优秀，能进行深度思考和逻辑推理 一般，难以处理多步骤的复杂问题 运算效率 较低，推理时间较长，资源消耗大 较高，响应速度快，资源消耗相对较小 幻觉风险 较高，可能出现“过度思考”导致的错误答案 ChatGPT是一种由OpenAI训练的大语言模型。它是基于Transformer架构，经过大量文本数据训练而成，能够生成自然、 流畅的语言，并具备回答问题、生成文本、语言翻译等多种功能 ChatGPT的应用范围广泛，可以用于客服、问答系统、对话生成、文本生成等领域。它能够理解人类语言，并能够回答各 种问题，提供相关的知识和信息。与其他聊天机器人相比，ChatGPT具备更强的语言理解和生成能力，能够更自然地与人 类交流，并且能 生物信息学、自动驾驶、气候研究等多个领域 （1）自然语言处理 大模型在自然语言处理领域具有重要的应用，可以用于文本生成 （如文章、小说、新闻等的创作）、翻译系统（能够实现高质量的 跨语言翻译）、问答系统（能够回答用户提出的问题）、情感分析 （用于判断文本中的情感倾向）、语言生成（如聊天机器人）等 （2）计算机视觉 大模型在计算机视觉领域也有广泛应用，可以用于图像分类（识别图 像中的物体

Friend智能耳机，通过蓝牙与手机 端的豆包APP连接，用户通过语音指令或耳机触控即可调用豆包，实现 智能问答、英语陪练、播放音乐等操作。洛图科技预测，2024我国在线 电商平台的AI耳机销量有望突破20万副，同比增长488.7%。AI眼镜： Ray-Ban Meta引起市场广泛关注，接入Llama3大模型后，能够实现智能 问答、通话及发送信息、实时翻译等一系列操作，并且能够通过摄像头 对现实场景进行分析并回答用户提出的问题，出货量已超过200万副， 小时续航时间， 搭配充电盒整体续航时间达 28 小时，售价为 1,199 元。功能方面，Ola Friend 通过蓝 牙与手机端的豆包 APP 连接，用户只需要通过语音指令或耳机触控即可调用豆包，实现 智能问答、英语陪练、播放音乐等操作。 电子行业深度报告 11 请务必阅读末页声明。 图 19：Ola Friend 智能耳机参数 图 20：Ola Friend 智能耳机 AI 功能 数据来源：Ola 299 美元起。 功能方面，Ray-Ban Meta 在 2024 年 4 月正式添加了 Meta AI 功能，接入 Llama3 大模型， 具备多模态能力，能够通过语音唤醒 Meta AI 实现智能问答、通话及发送信息、听音乐、 实时翻译等一系列操作，并且能够通过摄像头对现实场景进行分析并回答用户提出的问 题。在软件生态上，Ray-Ban Meta 支持 Meta 旗下应用，如 Instagr

计算、思考、判断、学习等内在能力的延伸，同 时在巨量数据的加持下，AIGC在发现、认识、运用规律上有着明显的优势，是人的智能在机器形态上的规模化聚集、运作和反应， 突破了人类能力的边界；而AIGC的问答式交互、无需下载和配置等特性，使得AI技术的使用门槛大大降低，AI技术走向平权化；同 时，联网后的实时海量数据支持，模型开源及插件生态的开放，结合用户无限的创造力，AIGC的影响力渗透进各行各业的每个角落， 像教师资源具有时空上的独占性，有望实现大规模的个性化教学。值得一提的 是，在交互方式上，口语面授是主流的、学生习以为常的教学交互方式，而AIGC技术的独特之处也在于多轮自然语言交互能力，有来有 回的问答式相比于知识的单向灌输，更接近孔子《论语》的对话体教学，也更接近苏格拉底的启发式对话教学模式。 注： 这里指狭义上的教育，即知识传授等“教书”问题，品德培养等“育人”效果不在此处讨论范围内。 来源 分科教学 既有通用行业的大规模数据，也有垂 类的、各学科的教育数据，且联网之 后，迭代更新的速度更快 大规模数据 内容标准化 教学内容 一般情况下，师生通过讲解、沟通等 较为成熟的语言问答进行知识的传授 和教学互动 口语交互 有来有回的多轮交互，更接近教育的 真实过程，如孔子《论语》的对话体， 苏格拉底启发式对话教学模式 自然语言交互 交互自然化 交互方式 按照合理的师生比例、不同阶段学生

术结合的方式构建运维业务体系。 如下图所示，运维业务可分为4条战线，每一条战线都是在运维环节的重要阵地，具有自己独特的使命： 20 服务请求线 故障修复线 业务变更线 主动运维线 在线保障 告警监控 智能问答 需求管理 应急恢复 Warroom 根因分析 故障复盘 版本升级 配置变更 漏洞修复 风险整改 运行分析 深度巡检 看网讲网 应急演练 图3.9 运维业务战线设计示例 服务请求线:现代化运维业务体系的“救火队”、 现的告警及问题进行分类，并将告警按重要等级反 馈给现场驻场运维团队。 2、配合厂商驻场团队进行告警处理，或自行建单， 按工单处理流程处理告警和问题，通常监控不涉及 客户业务系统监控。 智能问答 智能问答本质上不属于任意一种人力安排层面的运 维事务，但智能问答机器人通过模拟人类对话在无 需人为干预的情况下可以实现7*24小时不间断地为 用户提供咨询服务，其低成本、高智能等特点当前 已经被广泛用在各类在线服务行业，有效降低人工 环节，但作为服务请求线智能问答系统的构建仍具 有重要的意义。未来，随着问答机器人语义理解能 力和自主学习能力增强和多模态交互技术的发展， 会给用户提供更准确、更全面的支撑，极大提升满 意度。 人员构成：理论上智能问答机器人可以分模块、分 单元各自灵活构建，任何想减少重复性工作、提升 运维效率的组织和个人都可以建立自己的智能问答 助手。 主要工作事项：构建智能问答机器人大致需要机器

投资金额 1 万起 知 识 图 谱 应 用 场 景 投资周期 60 天的理财产品 收益率最高的是多少？ 投资金额 1 万起 投资收益 5% 可视化数据关系 图谱问答 多结构知识整合 投资周期 60 天 投资金额 2 万起 理财产品 1 、理财产品 2 、理财产 品 3 哪些理财产品收益大于 6% ？ 理财产品 2 、理财产品 3 有什么理财产品？ 重叠 • 智能中控：跳转 & 澄清 • 高精准语义理解模型 • 知识梳理的方法论 • 对话体验的方法论 某银行识别准确率 90%+ 转人工率下降 40% 问答复杂 • 上下文推理 • 大量 FAQ • 指代抽象 • 统一聚类标注 训练 • 语料生成与训练方法 • 知识图谱可视化 运营工具提高效率一倍以上 系统复杂

度伐利尤单抗针对非小细胞肺癌的临床结果有哪些 ? 药 物研发策略 二代与三代 TKI 抑制剂差异性 ? 医药政策基于 FDA 的要求，临床试验中应如何确保受试者的知情同意 ? * 温馨提示：小程序仅支持简单问答，如需体验上面强大功能，请移步上述 PC 端浏览 器 访 问 ~ ○ 芽仔与 Deepseek-R1 对 接 生 物 医 药 o Al 提 效 专 利 工 作 智慧芽 标准 TDoc 搜 索 历史语句 Q 搜 索 ⑦ 0Ⅲ 四 在 线 容 询 更新，尽早制定应对策略 山 分 析 29 技术问答 简单搜素 您可以通过关键词或技术问题查找方案 ① 用 室 聚 聚 乳 酸 聚 破 醋 酯 透 明 度 铝 理 合 金生 物相容性 坡 璃 钴锂 · Al 分析专利的创新点 · 由 Al 进行研发情报、技术方案、新材料等搜索 · Al 完成技术问答和简单检索，通过关键词或技术 问题查找方案 Eureka bypatsnop Benzo nitrogen-containing heterocyclic derivative

专题研究 华泰观点：关注 AI 大模型 x 硬件的两条思路 从 22 年 11 月 OpenAI 推出 ChatGPT 至今，我们看到 Chatbot 应用的能力 不断增强，从最初的文字问答，迅速向具有自主记忆、推理、规划和执行的 全自动能力的 AI Agent 发展。我们认为端侧智能是大模型发展的重要分支。 建议投资人沿着：1）大模型如何赋能终端，2）终端如何解决大模型普及难 点两条思路，寻找硬件的落地机会。我们看好 果用户换机，2）交互能力提升推动轻量级 AR 开始普及，3）隐私保护需求 推动办公用 PC AI 化等三大机会。 具备记忆、推理、规划、执行能力的 AI Agent 可能是大模型的最终形态 大模型的应用能力最初功能仅限于文字问答，此后逐渐引入图像理解、文生 图功能，并通过 GPT Store 拓展功能，形成了 AI Agent 雏形，近期 GPT-4o 则实现了具备情感的互动。用户数方面，根据 Similarweb，24 年 Chatbot 的落地范围局限在 B 端特定服务型场景，并未诞生具有广泛影响力的 C 端产品。2022 年 12 月，ChatGPT 在文 本生成、代码生成与修改、多轮对话等领域展现了大幅超越过去 AI 问答系统的能力，标志 着 Chatbot 行业进入 AI 大模型时代。此后，Chatbot 作为 C 端用户体验大模型门槛最低的 产品，成为大模型厂商的“标配”，谷歌 Bard、百度文心一言、阿里通义千问等产品在