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2025
02
17:31:21

基于DeepSeek的 企业内部知识、工作流平台, 允许私有化部署,允许商业化

开源!基于DeepSeek的本地化企业内部知识库和工作流平台, 允许商业化

源代码

http://www.gitpp.com/sciences/deepseek-localweb-rag

DeepSeek本地知识管理平台:全面、安全、高效的智能解决方案

在当前数字化和信息化的浪潮中,企业和机构对于高效、安全的知识管理和智能服务需求日益增长。DeepSeek本地知识管理平台应运而生,它基于DeepSeek这一开源且性能卓越的大模型,旨在为企业和机构提供一套功能全面、安全高效的智能解决方案。

一、文档智能功能

1. 文档处理

DeepSeek本地知识管理平台能够智能地处理各种类型的文档,包括但不限于PDF、Word、Excel、TXT等。平台通过先进的文档解析技术,能够准确识别并提取文档中的关键信息,方便用户进行后续的检索、分析和利用。

2. OCR识别

对于图像或扫描版的文档,平台内置了先进的OCR(光学字符识别)技术。这一技术能够准确地将图像中的文字转化为可编辑的文本,大大提高了文档处理的效率和准确性。

3. Layout解析

对于复杂的文档,平台能够进行布局解析,识别并提取文档中的标题、段落、表格、图片等元素。这一功能不仅方便了用户进行进一步的编辑和分析,还提高了文档处理的智能化水平。

应用场景

  • 企业资料库:将企业的各类文件、报告、合同等文档进行智能处理,方便员工快速检索和查阅。
  • 学术研究:对学术论文、研究报告等文献进行OCR识别和Layout解析,提高研究效率,促进学术成果的快速传播和利用。

二、RAG(检索增强生成)功能

1. 检索增强

DeepSeek本地知识管理平台结合了检索和生成技术,能够从大量文本数据中检索出与用户查询相关的内容,并基于这些内容生成高质量的回答或文本。这一功能不仅提高了信息检索的准确性和效率,还为用户提供了更加智能化的服务体验。

2. 开源项目集成

虽然RAG领域有很多优秀的开源项目,但DeepSeek本地知识管理平台通过深度整合和优化,提供了更加稳定、高效的解决方案。平台与多个开源项目进行了紧密集成,确保了RAG功能的稳定性和可靠性。

应用场景

  • 智能问答:在企业内部或公共服务平台上,提供基于RAG技术的智能问答服务,帮助用户快速获取所需信息,提高用户满意度。
  • 内容创作:辅助作者进行内容创作,提供灵感和素材,提高创作效率和作品质量。

三、符合信创要求的LLM本地部署和加速方案

1. 信创要求

为了满足国企、政务等有外网隔离要求的业务场景,DeepSeek本地知识管理平台提供了符合信创标准的LLM(大型语言模型)本地部署和加速方案。这一方案确保了数据的安全性和隐私性,满足了国家和行业对数据安全和隐私保护的要求。

2. 本地部署

用户可以将DeepSeek等LLM模型部署在本地服务器上,无需依赖云端服务。这一功能不仅提高了数据的安全性,还降低了对外部网络的依赖,确保了服务的稳定性和可靠性。

3. 加速方案

通过优化算法、利用GPU加速等技术手段,DeepSeek本地知识管理平台提高了LLM模型的推理速度。这一功能满足了实时性要求较高的应用场景,为用户提供了更加流畅和高效的服务体验。

具体实现

  • 硬件适配:平台支持多种国内外主流的CPU和GPU硬件,如海光、昇腾、英伟达、英特尔等。通过多卡并发推理与显存切分优化,平台实现了高效的硬件资源利用和性能提升。
  • 模型量化:通过模型量化技术,平台降低了显存占用,提高了推理效率。在某些配置下,显存占用可以降低至原版的5%~13%。
  • 无GPU部署:对于资源受限的环境,平台还支持在CPU上运行LLM模型。虽然速度相对较慢,但能够满足基本的推理需求,确保了服务的可用性和灵活性。

应用场景

  • 国企内部应用:在国企内部部署基于DeepSeek的本地知识管理平台,提供智能客服、文档处理、内容创作等服务,提高内部管理和运营效率。
  • 政务服务平台:在政务服务平台上集成本地部署的LLM模型,提供智能问答、政策解读等服务,提高政府服务效率和公众满意度。

总结

DeepSeek本地知识管理平台是一套功能全面、安全高效的智能解决方案。通过提供文档智能处理、RAG功能以及符合信创要求的LLM本地部署和加速方案,平台满足了企业和机构在文档处理、智能问答、内容创作等方面的需求。同时,平台还确保了数据的安全性和隐私性,为国企、政务等领域提供了更加安全、可靠的智能服务。未来,随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展,DeepSeek本地知识管理平台将为企业和机构带来更加丰富的功能和更加优质的服务体验。图片

开源!基于DeepSeek的本地化企业内部知识库和工作流平台, 允许商业化

源代码:

http://www.gitpp.com/sciences/deepseek-localweb-rag

本套代码支持商业化,支持商业二开!




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