DeepSeek持续引发关注，很多国内外企业都陆续披露其产品或者解决方案已接入DeepSeek。
所以，有些老板也会发出问题，如何基于DeepSeek开展AI项目？
抛开一些偏细节、偏敏感的内容，在这里分享有一套可落地的方法论。
AI产品的目标是什么？
这个味道很熟悉，感觉又回到了两年前ChatGPT刚诞生的情况，很多公司出于焦虑或者想要抢占行业注意力，都做好了准备 All In AI，但这里我要泼一点冷水：你的急迫可能导致巨大损失！
现在基于DeepSeek的微调貌似成本也不高，这会导致新的技术路径产生，而API、API+知识图谱、基于微调的AI产品三者之间差异是什么，到底如何选择，很多人是模糊的。
这里的原因是AI产品的非对称性。
入门简单，精通难！大模型是很容易造成老板/产品/技术错误判断的存在，如果轻易承诺，肯定会坑了自己。
其次，在基座模型能力上来后，大家都是在70分水准的基线上竞争，如何通过自身的优势快速达到90分会成为占领高地的关键。
在这个基础上，我们再来探讨如何做技术选型。
技术选型
出于敏感性考虑，这块我会去除大量细节，请各位海涵
最基础的技术选择无非三块，提示词、RAG 和微调，其优劣如表格所述：
产品实现路径
PS，这里涉及敏感信息，所以只是简要说明
飞轮系统
个人认知，想要延伸基座模型的能力只有两个做法：
原文链接：https://www.360doc.cn/article/774743_1146219466.html
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