腾讯云大模型知识引擎LKE+DeepSeek结合知识库创建智能客服

前言

本期教程将介绍如何使用腾讯云大模型知识引擎,结合知识库搭建智能客服的应用。

视频版已发布:腾讯云大模型知识引擎LKE+DeepSeek结合知识库创建智能客服(https://cloud.tencent.com/developer/video/82098

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一、创建知识引擎应用

1.1 体验中心

体验中心列出了支持引擎推出的最佳应用实践,体验后可以快速创建为我的应用。

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1.2 创建应用

点击应用管理,创建新的应用。

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二、应用基础配置

2.1 配置生成模型

在模型配置里面可以选择生成的模型,在生成模型之中,我们选择DeepSeek - R1。

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2.2 测试生成模型

此时应用已经接通了DeepSeek - R1,在这里可以提问进行测试,看到它的回答是基于R1模型进行的。

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2.3 设置提示词

在提示词这里,可以设定应用的角色名称及相关特点,如果不会填写的话,可以点击这个模板,按照模板进行修改即可。提示词还可以通过AI进行一键优化,可以直接应用优化后的提示词。

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2.4 设置欢迎语

在这里可以设置欢迎语,这样在初次使用的时候会显示欢迎语。

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2.5 知识库、联网搜索、输出配置

知识库的文档和问答默认是开启的,稍后我们会进行设置。联网搜索这里默认是关闭,因为我们的目的

是使智能客服基于知识库来回答,所以联网搜索这里是关闭的,同理,下面的回复设置也是按照这样的逻辑,我们只希望它回答知识库以内的内容,知识库以外的内容就暂时不要回答。

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2.6 测试输出配置

这时候我们可以测试一下,随便输入一个内容,因为这个内容并没有在知识库中,所以他只能回答提前预设好的内容。

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三、知识库管理

3.1 准备测试文件

接下来进行知识库的管理,在此之前我已经准备好了两个文档,其中一个是纯文本的,里面的内容是用于测试的虚假数据,而PDF文件,则是以图文混排的方式进行的排版,里面有表格和图片。

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3.2 导入知识库文件

接下来将这两个文件进行导入,我们选择从本地导入,上传后导入文档,这时会自动导入,最开始的状态为解析中,只需耐心等待即可,当状态变更为待发布的时候,就可以进行测试了。

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3.3 导入问答

除了文档之外,也可以导入问答,点击新建,有多种方式导入,选择批量导入,右边可以下载模板,打开模板,有示例和导入规则,在第一个工作簿中填入测试数据,其中只有问题和答案是必填的,其他都可以选填,根据情况来设置就可以了,在这里将文件上传,进行批量导入,导入成功之后,系统会有提示,同时也将显示出导入的结果。

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3.4 手动录入问答

除了批量导入之外,还可以手动录入答案,我们在此进行测试,这里的答案除了文本之外,也可以设置图片和表情、附件等等,填写完成之后,直接点击录入。

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3.5 文档生成问答

问答也可以从文档生成,选择之前上传好的文档,直接生成即可,在左上角有状态,生成完成之后,系统会有提示。

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3.6 测试知识库

接下来我们就可以进行测试,看看知识库是否生效,在这里输入知识库里面的问题,会发现大模型知识引擎,已经从知识库里开始搜索答案,除了文本之外,还能输出图片结果,此时大模型知识引擎构建的智能客服,完全是从知识库里获取信息,回答的内容非常准确。

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3.7 总结知识库效果

上述的两个问题都是从文档中获取的,接下来的问题是从问答中获取,很快就能得到答案,不仅可以问笼统的问题,也能咨询PDF之中表格里面的一个参数的设置,还能够返回知识库里面的图片内容,直接将图片输出,这种方式特别适合产品手册,产品说明书这种,以图文方式进行回答的场景。

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四、发布应用

当所有的设置完成后,点右上角的发布即可发布该应用,发布成功后,系统会有提示,点击首页返回应用管理,点击调用可查看使用方法。

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这里,有体验链接和API管理两种使用方法,点击接口文档,可以了解API调用的使用方法,通过API调用,可以使大模型知识引擎的应用,与自有业务深度结合。

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本期教程到此结束,知识库还有更多设置,具体可参考相关文档。

### 腾讯云 DeepSeek 集成使用指南 腾讯云 TI 平台为用户提供了一个便捷的方式来进行 DeepSeek-R1 大模型的私有化部署和调用。通过该平台,用户不仅可以获得免费体验的机会,还能享受到开放的 API 接口服务,便于将此先进的人工智能技术融入自身的业务环境中[^2]。 #### 获取访问权限 为了开始集成工作,首先需要注册并登录到腾讯云账户,在 TI 平台上申请获取 DeepSeek 的使用权以及相应的开发工具包 (SDK) 和 API 文档链接。 #### 准备环境配置 确保本地开发环境已经安装 Python 解释器及相关依赖库,并按照官方给出的操作手册完成必要的设置步骤,比如创建虚拟环境、激活许可证等操作。 #### 实现接口对接 下面是一个简单的 Python 代码片段用于展示如何调用 DeepSeek 提供的服务: ```python import requests def call_deepseek_api(text_input): url = "https://api.tencentcloud.com/deepseek" headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN' } payload = {"text": text_input} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json() return result['output'] else: raise Exception(f"Error calling API: {response.text}") ``` 上述函数 `call_deepseek_api` 可以用来发送请求给远程服务器处理输入文本数据,并返回经过分析后的结果字符串。需要注意的是这里的 URL 地址应当替换成为实际使用的端点地址;同样地,“YOUR_ACCESS_TOKEN”也需要替换成有效的认证令牌。 对于更加全面的学习资料和技术支持,建议参考 LangChain 官方文档以及其他在线资源如 GitBook 或 GitHub 上关于 LangChain 的教程和案例研究,这些都将极大地促进开发者们更好地理解和运用这项强大的自然语言处理能力[^1]。
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