悅數 RAG 聯手國產大模型頂流 DeepSeek：復雜推理成本直降 70%
基于悅數圖數據庫打造的 Graph RAG 產品——悅數 RAG，已全面接入國產大模型頂流 DeepSeek。這一合作不僅標志著技術的深度融合，更意味著企業在復雜推理任務上的成本將大幅降低，效率顯著提升。
擁抱 DeepSeek：技術升級與成本優化
悅數 RAG 是一款專為企業級應用設計，通過知識圖譜有效緩解大模型幻覺，幫助企業快速構建專有知識生成應用的平臺。此前，悅數 RAG 內置鏈接的是通義千問和 ChatGPT，如今，全面接入 DeepSeek 后，悅數 RAG 在多個關鍵指標上實現了質的飛躍。
以復雜推理任務中的典型應用場景金融研報生成為例，在接入 DeepSeek 之前，悅數 RAG在處理此類任務時，雖然已經表現出色，但在圖抽取能力、生成質量和單次問答成本上仍有提升空間。而接入 DeepSeek 后，我們看到了令人矚目的變化。
●圖抽取能力
基于 DeepSeek 推理能力模型的悅數 RAG，在更小規模模型下，零樣本抽取效果達到了少樣本結合工程優化的同等水平。憑借圖 RAG 索引（GraphRAG Index）的優化，不僅顯著降低了成本，還在效果上取得了理想收益。這種優化使得悅數 RAG 在處理復雜關聯關系時更加高效，能夠快速識別和連接數據中的關鍵節點，為用戶提供更精準的圖譜構建。
●生成質量
DeepSeek 的透明思維過程為 Agentic GraphRAG 提供了更多的可解釋性。同時在蒸餾模型與 R1 接入之后，Agentic RAG 的規劃能力、Meta Agent 對于用戶簡潔輸入場景的處理都相比傳統的開放權重 instruct 模型有非常明顯的提升。這種提升不僅體現在生成內容的質量上，還體現在對用戶輸入的理解和響應上，使得用戶能夠更直觀地理解 AI 的決策過程。
●單次問答成本
在 DeepSeek R1 蒸餾模型的更小規模版本中，相較于基線的大語言模型，其效果得到了顯著增強與提升，這使得悅數 RAG 產品在推理成本上大幅降低，同時在同等資源下能夠支持更多的并發請求。由于在更小的模型上就能獲得同等的效果，這不僅降低了蒸餾模型的規模，還帶來了響應時間的顯著縮短。
深度融合：圖技術與大模型的完美結合
悅數 RAG 的核心優勢在于其基于悅數圖數據庫的 Graph RAG 架構。通過知識圖譜，悅數 RAG 能夠有效緩解大模型的幻覺問題，確保生成內容的真實性和可靠性。而 DeepSeek 的加入，更是為這一架構注入了強大的動力。DeepSeek 的多任務處理能力和高效的模型架構設計，使得悅數 RAG 在處理復雜推理任務時更加得心應手。
關于悅數 RAG
悅數 RAG 是一款極簡的知識應用構建平臺，使 Graph RAG 技術的強大功能觸手可及。用戶可以通過友好易用的對話界面輕松創建搜索引擎、聊天機器人和內容生成應用，無需任何編程操作。通過激活和循環內部知識，悅數 RAG 能夠最大限度地發揮其價值，將知識和見解轉化為行動。
關于 DeepSeek
DeepSeek 是國產大模型中的佼佼者，以其卓越的多任務處理能力、高效的模型架構設計以及在文本生成、語義理解、計算推理等領域的出色表現而備受關注。DeepSeek 的加入，為悅數 RAG 帶來了強大的技術支持和成本優勢。
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