一、OpenSearch LLM 智能问答版介绍

阿里云 OpenSearch LLM 智能问答版是 OpenSearch 推出的一站式开箱即用的检索增强生成（RAG）云产品，帮助开发者快速构建多模态对话式搜索服务。

自上线以来，OpenSearch LLM 智能问答版已累计支持近千家云上客户搭建 RAG 系统，适用于商品导购、智能客服、企业知识库等众多典型应用场景。

随着 AI 技术日新月异的发展，OpenSearch 也在进行能力升级，持续打造更优质的 RAG 云产品。本文将重点介绍 OpenSearch 最新内置的 Deepseek-R1 系列大模型能力。

二、Deepseek-R1 系列模型

DeepSeek-R1 是由 DeepSeek 开发的对话式语言模型，该模型专注于提升在真实应用场景中的性能，尤其是在复杂指令理解、结果准确性和服务稳定性方面表现突出。

核心特点

1. 复杂指令理解

2. DeepSeek-R1 通过优化训练数据和模型架构，显著提升了处理多轮对话、模糊表述及复杂逻辑指令的能力，能更精准地捕捉用户意图。

3. 结果准确性

4. 在知识密集型任务（如问答、推理）中，模型通过增强事实性校验和引入多步验证机制，减少了错误信息的生成，输出可靠性更高。

5. 服务稳定性

6. 针对高并发场景优化了推理效率，确保在流量峰值时仍能保持低延迟和高响应速度，适合企业级应用。

效果对比

在 OpenSearch 内部进行的效果对比测试中，DeepSeek-R1 在中文通用基准（如 C-Eval）上的表现优于同规模开源模型和 OpenAI ChatGPT 4，全链路 RAG 准确率可达 95%以上，尤其在逻辑推理任务中提升显著。

三、一分钟搭建基于 Deepseek-R1 的 RAG 系统

Step 1：创建 OpenSearch LLM 智能问答版实例

售卖页地址：https://common-buy.aliyun.com/?commodityCode=opensearch_openknowledge_public_cn&edition=llm

Step 2：导入知识库数据

进入实例详情-数据配置页，可通过本地文件上传、网页/网站链接、API 等多种方式灵活导入

Step 3：选择 Deepseek-R1 模型进行对话，测试 RAG 效果

进入问答测试页，可灵活调整 Prompt、搜索参数、大模型参数等，优化对话效果。

（内置 Prompt 优先按照知识库文档内容进行回答，可调整 Prompt 进行更灵活丰富的对话）

应用场景

基于 OpenSearch LLM 智能问答版提供的基于 Deepseek-R1 的 RAG 系统，可快速应用于以下典型场景：

• 电商导购：对话式提供商品搜索推荐、穿搭建议等

• 智能客服：基于客服规则，自动进行客户服务，降低人工答疑成本

• 企业知识库：根据企业内部系统，自动解决员工关于规章制度、工作生产等场景的问题

• 教育答疑系统：结合课题、教材，为教师和学生提供答疑服务

最新优惠活动

Deepseek-R1 模型单次调用低至平均 1 分钱

在 OpenSearch LLM 智能问答版中选用 Deepseek-R1 模型调用，每 CU 可支持 30+次大模型调用，平均每次仅需 1 分钱，无需开通，立即试用

Qwen 全系列模型再度降价

OpenSearch LLM 智能问答版 Qwen-max、plus、turbo 等全系列模型降价 20%-50%不等，面向全部用户即刻生效

结尾

欢迎各位开发者持续关注和使用 OpenSearch 智能问答版，会不断上线 SOTA 模型。如果您有任何模型需求，欢迎您联系我们。您可以搜索钉钉群号 34895000837，加入 OpenSearch LLM 智能问答版用户交流群。