构建企业智能问答系统是Deep Searcher的一个重要应用场景，具体步骤如下：
- Data preparation:首先需要将企业的知识库文档、常见问题解答等相关数据导入Deep Searcher支持的向量数据库（如Milvus）。
- Model Selection:根据需求选择合适的大语言模型（如DeepSeek或OpenAI）和嵌入模型。
- Systems Integration:在应用程序中集成Deep Searcher的Python接口，基本的搜索功能可通过以下代码实现：
from deepsearcher import DeepSearcher
searcher = DeepSearcher(config)
results = searcher.search(query) - 在线内容整合：如果需要，可以配置在线内容源并将其与企业内部数据结合，使用
integrate_online_content()方法获取更全面的答案。 - 优化与训练：根据实际问答效果，对知识库、搜索参数等进行持续优化。
通过这样的流程，企业可以快速建立一套能够理解专业术语、提供准确回答的智能问答系统。这种系统可以部署在内部网络，作为员工的24/7知识助手，显著提高工作效率。
This answer comes from the articleDeep Finder: open source project for deep inference search using local knowledgeThe
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