一、系统架构设计
腾讯云大模型知识引擎(LKE)通过三层架构实现智能问答系统：
- 交互层：支持多终端接入的RESTful API接口
- 推理层：采用DeepSeek-R1生成模型与意图识别模型协同工作
- 知识层：支持文档、表格、图片等多模态知识存储
二、知识库构建流程
通过LKE知识引擎构建企业专属知识库包含以下关键步骤：
- 文档预处理：支持PDF/DOC/PPT等20+格式的智能解析
- 语义分割：自动拆分段落并建立向量索引
- 问答对配置：批量导入常见问题标准化答案
系统支持设置文档有效期和检索范围，确保知识时效性
三、问答流程优化
优化后的问答流程包含四个核心环节：
- 输入预处理：使用jieba分词提取关键词
- 意图识别：高级版8K模型分析用户需求
- 知识检索：混合检索(关键词+向量)提升准确率
- 答案生成：DeepSeek-R1模型生成自然语言回复
通过设置角色指令限定回答范围，避免无效输出
四、效果验证与优化
实际应用场景测试数据显示：
- 简历优化场景准确率达92%
- 教育咨询场景响应速度<1.5秒
- 知识库更新后30分钟内生效
通过A/B测试持续优化提示词模板，结合用户反馈迭代知识库
腾讯云LKE+DeepSeek的组合通过模块化架构、精准的意图识别和高效的知识管理，构建出生产可用的智能问答系统。该系统支持快速部署行业解决方案，已在招聘优化、教育咨询等领域取得显著成效
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