背景介绍
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。
核心解决方案
- 私有化部署: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
操作指南
- 按文章指引创建Python虚拟环境
- 使用
load_from_local_files
方法加载企业文档 - 通过
set_provider_config
配置本地化LLM模型
效果验证
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
本答案来源于文章《Deep Searcher:企业私有文档高效检索与智能问答》