DeepSeek大模型及其企业应用实践(企业篇),在客户服务,个性化推荐等多场景有应用

由厦门大学大数据教学团队撰写的《DeepSeek大模型及其企业应用实践报告（企业篇）》，旨在为企业提供关于大模型技术的科普和应用实践指导。报告详细介绍了大模型的概念、发展历程、分类、应用L域，以及DeepSeek大模型在企业中的具体应用场景和落地方案，同时探讨了大模型未来的发展趋势。

大模型基础

概念特性：基于深度学习，参数、数据量庞大，计算资源需求G，具有强大学习、泛化能力，能处理多种数据。

发展历程：历经萌芽、沉淀、爆发期，核心能力呈金字塔结构，对算力需求不断演变。

与 AI 关系：是人工智能中预训练模型的一种，在自然语言处理、计算机视觉等L域有广泛应用。

分类方式：按处理数据类型分为语言、视觉、多模态大模型；按应用L域分为通用、行业、垂直大模型；语言大模型还可分为通用和推理大模型。

大模型产品：国外有 ChatGPT、Gemini、Sora、OpenAI o3 等，国内有 DeepSeek、通义千问、豆包等，同时对主流大模型的 “幻觉” 情况进行了评测。

行业应用：大模型应用广泛，涵盖自然语言处理、计算机视觉等多个L域；以 DeepSeek 为例，在客户服务、个性化推荐等多场景有应用；还可与 RPA、知识图谱等技术融合，优化企业业务流程。

企业落地：能提G效率、产品质量，优化流程，降低成本；有对话助手、报告生成等落地场景；部署方式多样，企业需综合考虑数据、合规等因素选择；落地过程面临收益不确定、选型难等问题。

智能体应用：是模仿人类智能行为的系统，基于大模型的智能体具有自主性等特点；与 RAG 在功能、成本、适用场景上有差异；有生产力智能体、语音 AI 智能体等多种类型；国内外有多种智能体产品和开发平台。

企业级服务：企业级大模型落地解决方案具备多种能力，满足企业多方面需求；DeepSeek 大模型一体机提供多种模型调用，适配行业场景；企业选择大模型产品需考察响应速度、准确率等多个维度；专业顾问可协助企业进行大模型应用。

典型案例：介绍了瑞金医院、东莞市人工智能大模型中心、云南白药集团、厦门市合趣信息科技有限公司、天士力集团的大模型应用实践。

AIGC 实践：AIGC 利用人工智能生成内容，与大模型相互促进；在文本、图片、语音、视频类以及辅助编程、AI 搜索、AI 智能办公等方面均有应用实践。

未来趋势：多模态融合与推理能力提升，生成式 AI 与具身智能深度融合，小模型崛起，模型能力不断提升，端侧大模型成为新增长引擎。

附件：DeepSeek大模型及其企业应用实践(企业篇),在客户服务,个性化推荐等多场景有应用