Hintergrund
企业在进行知识管理时，常面临两大痛点：一是文档分散存储导致检索效率低下；二是使用公有云服务时存在数据泄露风险。Deep Searcher通过本地化部署的智能检索系统解决这一矛盾。
Zentrale Lösungen
- Privater Einsatz：通过git克隆项目到本地服务器，消除外部数据传输风险
- 向量数据库优化：采用Milvus数据库支持数据分区，检索速度提升40%以上（实测数据）
- 双安全机制：本地文件加载+物理隔离环境运行，确保原始数据不出内网
Leitfaden für den Betrieb
- 按文章指引创建Python虚拟环境
- ausnutzen
load_from_local_files方法加载企业文档 - passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
set_provider_config配置本地化LLM模型
Überprüfung der Effektivität
某制造业客户实施后：
• 技术文档查询响应时间从5分钟降至15秒
• 敏感数据扫描报警次数降为0
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeep Searcher: Effiziente Suche nach privaten Unternehmensdokumenten und intelligente Fragen und AntwortenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何解决企业内部文档检索效率低且数据安全性不足的问题？
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