• 提取好的数据交由大模型③（擅长总结归纳）处理，生成自然语言回复，同时可视化引擎可输出可视化报表。注：数据分析工作流的各个环节需要不同的大模型能力，上图所示大模型①、大模型②、大模型③为擅长不同能力方向的大模型能力示意，在实际落地过程中，企业可以选择在同一个大模型上训练多种能力，也可以选择多个大模型，在某些场景下还可以利用大小模型相结合的方式。这种对话式的数据分析可以让用户以自然语言进行数据查询

对于有特定需求的用户，DeepSeek还支持上传文件建立自定义知识库。将与自己工作、学习相关的文档、资料上传后，DeepSeek就能基于这些知识为你提供更个性化、针对性更强的回答和建议。例如，企业用户可以上传公司的内部规章制度、业务资料等，让DeepSeek成为企业内部的智能助手；学生可以上传自己的学习笔记、专业文献等，帮助自己更好地学习和复习。

人工智能的发展格局正随着AI Agent（智能体）的出现而发生深刻变革。随着我们超越传统的编程范式，AI Agent代表了一个全新的前沿领域，使AI系统更加智能、自主和强大。本文将全面解析agent架构，特别是在检索密集型应用中的应用。无论你是构建单个agent系统，还是协调复杂的多agent网络，本文探讨的原则和模式都将为你的agent架构之旅奠定坚实的基础。

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1956 年夏天，计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）首次提出"人工智能"（AI）这个概念。人工智能（AI通过软件和硬件，来完成通常需要人类智能才能完成的任务。它的研究对象，就是在机器上模拟人类智能。早期，人工智能研究分成两个阵营。第一个阵营是规则式（rule-based）方法，又称专家系统（），指的是人类写好一系列逻辑规则，来教导计算机如何思考。可想而知，对于复杂的、大规模的现

随着深度学习的飞速发展，模型的规模和复杂度也在不断攀升。以 GPT-175B 为例，它拥有 1750 亿参数，至少需要 320GB 的半精度（FP16）格式存储空间，推理时至少需要五个 A100 GPU，每个 GPU 配备 80GB 内存。如此庞大的模型虽然性能强大，但对硬件资源的要求极高，极大地限制了其在实际场景中的应用。例如，在嵌入式设备、移动设备等资源受限的环境中，这些设备的算力和内存有限，

DeepSeek 近期分别发布大模型 DeepSeek-v3 和推理模型 R1，前者在大模型主流榜单的开源模型中位列榜首，并与世界上最先进的闭源模型不分伯仲；后者性能对标OpenAI的o1正式版，在数学、代码和自然语言推理等任务上表现卓越。以上两个模型均通过算法和架构的创新，大幅降低了训练成本和推理成本，为AI技术的普及与创新作出了卓越的贡献。

如果你的知识库文档比较复杂，或者每一段的内容都很多，就需要你手动操作了。我准备了一份文档给大家练练手### 如何创建新项目？要创建一个新项目，您需要首先登录到您的项目管理平台并进入主界面。在右上角，通常会有一个“新建项目”或“创建项目”的按钮。点击这个按钮后，系统会引导您进入一个新的页面或弹出一个窗口，要求您填写项目的基本信息。1. **项目名称**：首先，您需要为项目命名。项目名称应该简洁明了，

2025 年全球 AI 大模型呈现 “三极竞争” 格局：北美主导基础技术创新，中国聚焦产业落地，欧洲强化伦理治理。DeepSeek 凭借 UltraMem 架构与开源生态，以 1/70 成本实现与 GPT - 4o 比肩的性能，其技术突破正推动行业从 “算力堆砌” 转向 “效率革命”。而文心一言的搜索生态绑定、盘古的工业多模态融合，共同重塑中国在全球 AI 价值链中的话语权。未来五年，技术普惠性与

第一步 Python环境准备具体请见文件 requirements.txt 上方下载↑↑↑第二步 构造数据集本文数据使用.jsonl文件。数据为拟造，仅供试验1.每一行数据为一个json对象，包含一个问题和一个答案2.初学者请注意数据的内容并没有格式要求，只要在后续步骤中能够处理成训练数据即可第三步，数据处理1.加载数据集2.编写数据格式化逻辑下图的逻辑是将问题部分作为输入，答案部分作为标签。