答案正是 RAG（Retrieval-augmented Generation，检索增强生成）技术。
01. RAG 技术：大模型的智慧 “外挂”
为什么说 RAG能让大模型变得更懂你的业务？
我们可以把大模型想象是一个读了n多知识的“超级大脑”，它的训练数据来自互联网上的海量文本，让大模型具备了理解语言、生成文本和逻辑分析的能力。
但是，由于大模型的训练数据是静态的，而且引入了它所掌握的知识的截止日期，所以它只能告诉你一个过时的版本，也不能深入理解企业的具体业务。
这时，RAG就派上了用场。引用标普云总裁杨蜀的案例分享，如果说把人脑的思考比做大模型的生成，那么本地知识库的 RAG，就相当于在思考过程中允许开卷外挂。
RAG 技术的核心是“检索 + 生成”，即在大模型生成答案前，会先去本地知识库里检索相关数据作为参考，让大模型生成的答案更具体、更具相关性，同时避免幻觉。
大模型虽强大，但存在局限性。比如说它已有的知识都是以参数形式固定在大模型里，难以获取新知；又比如说因为神经网络的技术原理，导致它的输出可能会产生幻觉，而且大模型的思考过程是不具备可解释性的。
而 RAG 技术（由 Facebook 团队于 2020 年发明），恰好能有效解决这些问题。
它能让大模型以低成本学习新知识，无需重新训练，只需将新知识生成向量数据库。在大模型生成答案前，通过 RAG 的方式参考与问答相关性高的向量数据库，使生成的答案更具专业性和可参考性。并且，本地知识库 RAG 与本地部署大模型的问答都在本地进行，安全性和隐私性极高。
02. 企业用好 DeepSeek，本地知识库 RAG 不可或缺
既然RAG 技术能让大模型成为更懂你的AI，企业应该怎么用起来？
这就涉及到我们上面说的本地知识库。
对于企业而言，拥有本地知识库意义重大。有了它，大模型生成答案时不再仅依赖自身神经网络，而是将本地知识库当作外挂，生成相关性更强的答案。
正如标普云总裁杨蜀在视频号分享到，大模型再强大，DeepSeek再强大，它也需要本地知识库。因为你有了本地知识库之后，大模型在生成答案的时候，它就不再只是从自己的神经网络里面去生成答案了，它会参考企业的本地知识库，把它当成一个外挂，来生成和企业相关性更强的答案。这就是它最大的一个用处。
而第二个好处体现在成本方面，企业如果要把本地知识库让大模型训练到参数里，成本是非常非常昂贵的，但是如果你把本地知识库直接生成向量数据库，成本就会变得非常便宜。
第三个好处则是运用 RAG 技术整理知识库，知识库就一直还在本地，这样避免了知识被蒸馏和核心知识库泄露的风险。核心知识库是企业长期积累的核心竞争力，数据保护至关重要。
03. RAG+DeepSeek一体机，打造企业专属AI大脑
标普云BPai一体机提供了强大的RAG增强搜索能力，通过整合算力服务器、大模型、AI应用和企业私有知识库，预置了DeepSeek、BPai企业经营大模型等多个通用及行业模型，让企业能够轻松实现 “业务语言” 与 “AI 能力” 无缝对接，打造企业专属的智能大脑，构建最懂企业的AI智能体（数字员工）。
同时，标普云BPai一体机预装企业客服、办公助手、企业内部知识咨询等3大企业AI 智能体（数字员工），无需复杂配置，用户导入本地知识数据，即可快速启用，还能根据不同行业业务场景进行应用拓展。
比如企业智能运营Agent（智能办公助手、智能HR、智能客服助手、智能销售助手）、金融行业Agent（智能录入助手、智能审核助手、智能风控助手、智能语音质检助手）、工业Agent（智能标签审核助手、智能质检助手、智能软件操作助手）、保险Agent（智能核保助手、智能保单录入助手、智能理赔助手、智能风控助手）等。
还有更多企业行业Agent，如财税行业的智能财税咨询专家、智能会计助理；教育行业的智能阅卷助手；物流行业的智能单据填报助手、智能单据审核助手等。
从知识管理到智能体应用，从多元架构到全场景应用，BPai一体机每一环节都紧密围绕企业痛点与需求，重新定义企业智能化路径。未来，BPai将持续深耕智能化创新，携手千行百业迈向智能化新时代。
如果你也有本地化部署DeepSeek的需求，欢迎联系我们～