大模型技术的发展日新月异，DeepSeek 一体机的出现更是成为众多企业布局 AI 领域的热门选择。然而，当大家都在积极部署 DeepSeek 一体机时，一个关键问题值得深入思考：DeepSeek 作为通用大模型，固然有着强大的基础能力，但如何才能让它真正深入行业，为企业带来切实的业务突破呢？
答案就在于结合行业 / 企业私有的数据，这也正是当下 AI 业务发展的核心趋势。
去年，我们曾在直播中提到用户的业务应用可从构建 RAG 开始。那么，究竟什么是 RAG 呢？简单来说，RAG 即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）。它在理解大模型在场景中的作用方面扮演着关键角色。大模型虽然能够处理海量的通用知识，但在面对特定行业和企业的独特需求时，往往力不从心。而 RAG 通过结合行业 / 企业的私有数据，让大模型能够更好地理解和处理特定领域的问题，从而为用户提供更精准、更符合业务需求的答案。
Deepseek/Deepseek 一体机为企业开启了 AI 应用的大门，它带来了强大的计算能力和基础模型框架。然而，在部署 Deepseek 之后，企业面临着一系列重要工作。其中，最为关键的就是如何让这个通用大模型适应自身的业务场景，这就不得不依靠 RAG。
为什么需要 RAG ？
因为它解决了通用大模型与企业实际业务脱节的问题。在实际应用中，企业的数据往往包含了大量独特的业务知识和经验，这些私有数据是企业的宝贵资产。RAG 能够将这些私有数据与大模型相结合，使得大模型在处理企业相关问题时，能够调用这些独特的知识，从而提供更具针对性和实用性的解决方案。
那么，RAG 应用该如何构建呢？这里面有几个关键要素。首先是向量数据的构建，它能够将企业的非结构化数据转化为适合模型处理的向量形式，便于模型进行高效检索。其次是模型框架的选择，合适的模型框架能够更好地整合大模型与私有数据。最后是提示词工程，通过精心设计提示词，引导模型利用私有数据生成更优质的结果。
值得关注的是，PingCAP 最新开源项目为一站式完成 RAG 应用的构建提供了有力支持。它将大大简化企业构建 RAG 应用的过程，降低技术门槛，让更多企业能够轻松实现通用大模型与私有数据的结合，从而在 AI 业务领域实现突破。
百易存储研究院本期直播将对话 PingCAP 首席讲师董菲，深入探讨这些关键话题。无论你是 AI 领域的从业者，还是希望借助 AI 推动企业发展的管理者，这场直播都将为你带来宝贵的见解和启发。让我们一起从 RAG 开始，探索 AI 业务突破的无限可能。
