Deep Searcher的多模型架构支持实现最优检索性能定制

2025-09-09

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灵活可扩展的多模型支持架构

Deep Searcher设计了高度模块化的技术架构，支持用户根据需要组合不同的嵌入模型和语言模型。在嵌入模型层，系统兼容BERT等多种向量化模型，企业可根据数据类型（如文本、代码、表格）选择最匹配的嵌入方式。在语言模型层，既支持DeepSeek等国产大模型，也整合了OpenAI等国际模型。

这种设计带来了显著优势：技术团队可以并行测试不同模型的组合效果，例如用BERT处理中文合同，换成GPT-4分析英文财报。项目配置文件支持动态调整模型参数，包括温度值、最大token数等关键参数，实现了细粒度的推理控制。

实际部署案例显示，某金融机构采用’DeepSeek+Milvus’组合后，合规审查的准确率提升37%，响应时间缩短至原来的1/5。这种灵活的组合能力使得Deep Searcher能适应各行业的特殊需求。