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DeepSieve适用于哪些实际场景？

2025-08-19

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DeepSieve适用于以下典型场景：

学术研究：研究人员处理多源数据(如维基百科和实验数据库)，快速回答复杂问题
商业分析：处理销售数据和客户日志，进行多维度分析如”哪些产品销量最高且客户满意度好”
隐私敏感领域：支持内部隐私数据源，适合金融或医疗行业的数据查询
开源开发：开发者可基于其模块化设计进行功能扩展或系统集成

这些场景都受益于DeepSieve处理复杂查询和多源数据的特性。

本答案来源于文章《DeepSieve：处理复杂查询源的RAG智能信息筛选工具》

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