除夕开始霸榜热搜的DeepSeek，至今热度未减。因其极高的性价比，引得各方“摩拳擦掌”。
早在春节期间，智齿科技的产研团队就已经开始测试DeepSeek，并已完成初步接入。但对于AI Agent而言，DeepSeek仅是众多大模型的选项之一，我们需要找到其更加擅长的使用场景，为我们的客户提供针对性更强的大模型解决方案。
就在上周，我们已经完成了DeepSeek在几个典型复杂场景中的实战测试，以下是测试结论概览及场景测试详情，希望能够为您的智能客服业务带来新的启发。
测试结论概述
1. DeepSeek明显改善相似型号混淆、复杂逻辑计算的幻觉——非常适合零售电商，尤其适合3C数码、家电等型号多、价格计算逻辑多的品类；
2. DeepSeek对复杂逻辑长文、表格等学习素材的理解能力更强——适合如金融/保险等产品复杂、常用表格呈现材料的品类；
3. 对于简单的答疑、无需复杂理解计算的品类，DeepSeek表现与参照组大模型结果相似。
说明：此测试以“没有为大模型做任何调优训练”为前提条件，旨在测试DeepSeek更适合的应用场景。而我们为客户交付的所有大模型，均会进行长期的调优训练，不断提升回答准确度。
01
实测报告·DeepSeek可有效改善“幻觉”问题
测试方法
在每个测试场景中，为DeepSeek和参照组大模型同时上传相同的学习材料，在均未做任何训练调优的情况下，分别向两组大模型提出相同问题，观察回答结果的差异。
案例1
对「相似型号」的混淆：明显改善
上传材料
某型号的水箱容量说明：“PP水箱容量900ml，建议定期清洁水箱”。
测试提问
询问另一个“相似型号”的问题：“PP MAX的水箱容量是多少？“
说明：学习素材中并没有PP MAX型号的信息。
测试结果
参照模型：直接调用PP型号信息回复。——认知混淆，产生“幻觉”
DeepSeek：识别出“型号不一”，并回复“暂无信息”。——避免产生误导
案例2
对「复杂逻辑」的计算：表现突出
上传材料
关于“优惠券使用方法”的规则：“若在后使用的优惠券有门槛的，则系统将在减去前面已使用优惠券额度后的待实付金额基数上，再判定是否满足后续有使用门槛的优惠券的使用条件”。
测试提问
“我买了100元的商品，有1张100-10满减券，一张100-10店铺券，我最终需要支付多少？”
说明：正确答案为90元。需要先判断优惠券的计算逻辑，多次运算后给出答案。
测试结果
参照模型：只考虑到客户有“2张”优惠券，未考虑到规则中的计算逻辑，得出错误答案为“80元”。——回答错误，造成客户困扰
DeepSeek：根据规则计算出客户的订单金额“只够使用一张优惠券”，并给出多种选择方案，得出正确答案为“90元”。——独立解决问题
案例3
对「长文材料」的理解：准确完整
上传材料
关于“XX产品反应迟钝”的改善方法：材料内容较长，包含检查电量、系统更新、减少负载、网络连接、重启设备、检查环境等多项步骤。
测试提问
“反应太迟钝，速度太慢”。
测试结果
参照模型：仅回答了该产品的移动速度区别，并没有解决客户问题。——对学习材料/客户提问理解不清晰，回答错误。
DeepSeek：可以正确且全面的从产品层面回答问题。——完成独立解决
案例4
对「多维表格」的理解：调用更准
上传材料
一张“保险产品线-销售渠道”的二维表格，展现“每个产品的销售状态，及哪些产品正在哪些渠道上销售”。
（由于涉及客户隐私，此处不展现具体保险产品名称）
测试提问
“XXX年金产品的购买时间和购买渠道”
说明：提问中涉及产品在表格中“未在官网和微信渠道”销售。
测试结果
·参照模型：产品销售状态回答正确，但销售渠道中包含了“官网和微信”渠道。——渠道回答不准确，可造成误导。
DeepSeek：区分多款子产品的销售状态，且销售渠道回答正确。——完成独立解决
由上述典型场景测试可见：DeepSeek在未做训练调优前，对复杂材料的学习能力相对较强，且对提问的理解准确度、回复清晰度更优。
但受制于当前DeepSeek平台的热度及遭遇网络攻击的情况，我们在测试中还发现，DeepSeek会存在一定程度的超时或无响应，但这属于DeepSeek端业务承载力层面的临时意外情况，相信在当前形势推动下，DeepSeek将很快解决这一问题。
02
智齿应用·提供「解决方案级」AI Agent 智能客服
智齿科技AI Agent已经完成与DeepSeek的对接，目前正在推进十余家AI Agent老客户进行业务测试。但我们所做的，并不仅仅是帮助客户“对接”某个大模型。我们更希望将技术能力、应用能力、运营能力，以及过往对各行业的经验沉淀结合在一起，为客户提供「解决方案级」的AI Agent大模型智能客服应用。
通过部署智齿科技AI Agent产品，您将从以下多个方面，得到智齿为您提供的支持：
1. 最新的大模型技术对接
“智能化”是智齿科技的第一发展战略，尤其在新一代人工智能技术AI Agent领域的应用上，我们会紧跟前沿技术，快速对接新出现的优质大模型技术（如DeepSeek），并开展典型细分场景的高压测试，帮助企业“趟平智能化道路”。
2. 高响应度的解决方案策划
我们会结合每一位大模型客户的实际业务情况，定制针对性的大模型解决方案，完整策划大模型的选择、提升智能客服独立解决率策略，提供“千人千面”的交付服务。
3. 持续调优陪跑
AI Agent的应用并不是一蹴而就，需要持续的对大模型进行学习辅助、错误标注、测试训练等，这要求AI训练师拥有丰富的经验及细致的打磨。智齿科技经验丰富的AI训练师，能够帮助企业持续陪跑，不断调优AI Agent的表现。
除了独立运营的AI Agent产品之外，智齿科技还拥有AI Copilot智能辅助、AI Insight智能洞察的全方位智能化能力，将为企业打造完整的AI客户联络中心，有效提升客户联络的综合效率。
注：文/龚作仁，文章来源：Laborer，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
文章来源：Laborer
