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推理模型与混合专家模型的结合:衡石科技 ChatBI 如何通过 DeepSeek 处理复杂问题
作者:HENGSHI 时间:2025-03-02

在 ChatBI(基于自然语言交互的商业智能)的技术实现中,如何高效处理复杂问题是一个核心挑战。传统的单一模型往往难以同时满足高准确性、高性能和低成本的需求。为此,衡石科技通过引入 DeepSeek 的推理模型与混合专家模型,成功优化了 ChatBI 的问答系统。本文将从模型选择的角度,探讨衡石科技如何通过推理模型与混合专家模型的结合,提升 ChatBI 在处理复杂问题时的能力,并分析未来模型技术的发展方向。



一、DeepSeek 推理模型与混合专家模型的优势与局限

  1. 推理模型的优势与局限

推理模型(如 DeepSeek-R1)擅长处理需要逻辑推理和复杂拆解的问题。例如,当用户提问“去年销售额最高的产品在哪些地区的增长率超过了平均水平?”时,推理模型能够将问题拆解为多个子问题,并逐步生成答案。这种能力使推理模型在处理复杂问题时表现出色。

然而,推理模型的局限性在于其性能较差,响应时间较长。例如,在处理简单查询时,推理模型的响应时间可能达到 1-2 分钟,远高于混合专家模型的几秒钟。此外,推理模型的成本较高,难以满足大规模部署的需求。

  1. 混合专家模型的优势与局限

混合专家模型(如 DeepSeek-V3)擅长处理规范、明确的简单查询。例如,当用户提问“上个月的销售额是多少?”时,混合专家模型能够快速生成准确的答案。这种能力使混合专家模型在高性能、低成本的场景中表现出色。

然而,混合专家模型的局限性在于其推理能力较弱,难以处理复杂问题。例如,当用户提问“哪些产品的销售额在去年超过了前年,并且利润率高于行业平均水平?”时,混合专家模型可能无法准确拆解问题,导致回答质量下降。



二、衡石科技如何通过模型结合提升 ChatBI 处理复杂问题的能力

  1. 多模型协作的技术框架

为了提升 ChatBI 处理复杂问题的能力,衡石科技采用了多模型协作的技术框架。在这一框架中,推理模型和混合专家模型分别负责不同的任务:

  • 推理模型:负责处理复杂问题的拆解和逻辑推理。

  • 混合专家模型:负责处理简单查询和快速响应。

例如,当用户提问“去年销售额最高的产品在哪些地区的增长率超过了平均水平?”时,系统首先通过推理模型将问题拆解为多个子问题,然后通过混合专家模型快速生成每个子问题的答案,最后将结果整合为完整的回答。

  1. 固定 Workflow+Agent 兜底

为了进一步提升系统的性能和准确性,衡石科技采用了固定 Workflow+Agent 兜底的技术框架。固定 Workflow 用于解决预设的数据查询场景,保证系统的准确性和可控性;Agent 则用于处理用户随机的、预设之外的问题,提升系统的自适应能力。通过这一框架,衡石科技成功平衡了 ChatBI 的性能和灵活性。

  1. DeepSeek 的技术支持

DeepSeek 的技术优势为多模型协作提供了强有力的支持。例如,DeepSeek 的推理模型(如 DeepSeek-R1)能够高效处理复杂问题的拆解和逻辑推理,而混合专家模型(如 DeepSeek-V3)则能够快速生成简单查询的答案。通过将两种模型结合,衡石科技成功优化了 ChatBI 的问答系统。


三、多模型协作的未来发展方向

  1. 推理模型与混合专家模型的深度结合

未来,衡石科技计划进一步优化推理模型与混合专家模型的结合方式。例如,在处理复杂问题时,系统可以通过推理模型进行问题拆解,并通过混合专家模型快速生成子问题的答案。这种深度结合的方式,将进一步提升 ChatBI 的性能和准确性。

  1. 动态模型选择机制

为了应对多样化的业务场景,衡石科技计划引入动态模型选择机制。例如,在处理简单查询时,系统可以自动选择混合专家模型;在处理复杂问题时,系统可以自动选择推理模型。这种动态选择机制,将进一步提升 ChatBI 的灵活性和适应性。

  1. 多模型协同优化

未来,衡石科技将通过多模型协同优化,进一步提升 ChatBI 的能力。例如,在处理复杂问题时,系统可以通过推理模型进行问题拆解,并通过混合专家模型快速生成子问题的答案。这种协同优化的方式,将进一步提升 ChatBI 的性能和准确性。



四、实际案例:衡石科技如何通过 DeepSeek 优化 ChatBI 的性能


  1. 零售行业的销售数据分析

在某零售企业的销售数据分析中,业务人员通过 ChatBI 提问:“去年销售额最高的产品在哪些地区的增长率超过了平均水平?”。系统首先通过推理模型将问题拆解为多个子问题,然后通过混合专家模型快速生成每个子问题的答案,最后将结果整合为完整的回答。这种多模型协作的方式,大幅提升了 ChatBI 的性能和准确性。

  1. 制造行业的生产数据分析

在某制造企业的生产数据分析中,业务人员通过 ChatBI 提问:“哪些生产线的效率低于平均水平,并且故障率高于行业标准?”。系统首先通过推理模型将问题拆解为多个子问题,然后通过混合专家模型快速生成每个子问题的答案,最后将结果整合为完整的回答。这种多模型协作的方式,大幅提升了 ChatBI 的性能和准确性。


结语


通过推理模型与混合专家模型的结合,衡石科技成功优化了 ChatBI 的问答系统,使其能够高效处理复杂问题。未来,随着多模型协作技术的进一步发展,ChatBI 的性能和准确性将进一步提升,为企业数据智能化的未来开辟新的可能性。衡石科技将继续引领 BI+AI 的技术革新,推动 ChatBI 在更多场景中的深度应用。


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