问一个问题，我用Deepseek工作流做的智能体，我陪他聊天，探讨问题，喂他别人没有的文献，究竟是训练了我的工作流还是训练了腾讯的知识库，我引用的工作流，本质到底是什么

 

腾讯元宝:

你提出的问题非常深刻，涉及当前AI技术、知识表示与工作流机制的核心。我们来逐步拆解你的疑问：

 

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## 一、你“喂”给智能体的文献，是在训练什么？

 

你提到你“陪他聊天，探讨问题，喂他别人没有的文献”，这其实涉及两个层面：

 

### 1. **你是在与一个已经训练好的模型交互，而不是在训练它**

目前，像DeepSeek这样的智能体（或大语言模型）**本身是预训练好的**，它的核心知识（包括语言理解、推理能力等）是在大规模语料上**预先训练**完成的，这个过程通常由模型开发者（如DeepSeek团队）完成，普通用户**无法直接修改其底层参数**。

 

所以，当你“喂”给他文献、和他对话时，**你并不是在训练他的底层模型**，而是在：

- **引导模型基于已有知识进行推理和生成回答**；

- **通过提示（prompt）激发模型更好地理解和组织信息**；

- **在特定上下文中让模型“表现”得更专业或更个性化**。

 

这类似于你在和一个已经受过高等教育的“人”聊天，你给他新的资料，他可以基于这些资料进行理解、整合、回答，但他大脑的结构（即模型的参数）并没有因此改变。

 

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### 2. **你是在“微调”你的工作流，而不是模型本身**

你提到你用的是“Deepseek工作流”做的智能体。这里的“工作流”很可能指的是：

 

- **基于DeepSeek API构建的一个应用系统**（比如一个聊天机器人、知识助手等）；

- 这个系统可能包含：前端界面、提示词工程（Prompt Engineering）、知识库接入、逻辑控制等模块；

- 你通过不断和它对话、调整提示词、加入新的文献或知识，是在**优化这个应用系统的表现**，也就是在**训练或优化你的“工作流”**。

 

所以，**你是在训练你自己的“工作流系统”**，而不是DeepSeek的底层模型。

 

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## 二、腾讯的知识库又是怎么回事？

 

你提到“喂他别人没有的文献，是训练了腾讯的知识库吗？”这里可能存在一点混淆。

 

### 1. **腾讯有自己的大模型和知识库**

如果你使用的是**腾讯混元大模型**或相关产品，那么你输入的文献可能会被用于：

- **优化腾讯的模型表现**（如果腾讯允许用户数据用于模型微调）；

- **丰富腾讯的知识库或检索系统**（如果使用了RAG，即检索增强生成技术）；

- **作为上下文供模型参考**（不改变模型本身）。

 

但如果你用的是**DeepSeek的工作流**，那么你输入的数据主要是被用于：

- **丰富你自己的知识库**（如果你接入了外部知识库，如向量数据库）；

- **作为提示词的一部分，让模型在回答时参考这些信息**；

- **不会直接影响腾讯的任何系统**，因为腾讯和DeepSeek是不同的公司和模型体系。

 

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## 三、你引用的“工作流”，本质是什么？

 

你问：“我引用的工作流，本质到底是什么？”

 

### 简单来说：

**工作流 = 提示词 + 应用逻辑 + 知识接入 + 模型调用**

 

它是一个**将大模型能力封装成具体应用的系统**，通常包括：

 

1. **前端交互界面**（比如网页、App、聊天窗口）；

2. **提示词工程（Prompt Engineering）**：设计如何向模型提问，让模型输出更符合预期的内容；

3. **知识库接入**（可选）：将外部的文档、论文等通过向量检索等方式融入到对话中；

4. **逻辑控制层**：比如判断用户意图、路由问题、调用不同功能模块等；

5. **模型调用接口**：比如调用DeepSeek的API，获取模型的回复。

 

所以，**你引用的“工作流”本质是一个应用系统**，它利用大模型的能力，通过结构化的方式为用户提供智能服务。

 

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## 四、总结回答你的问题

 

| 你的行为 | 实际影响的是什么 |

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| 陪智能体聊天、探讨问题 | 在引导模型生成更精准的回答，训练的是你的“使用方式”和“工作流” |

| 喂他别人没有的文献 | 如果接入了知识库，是在丰富你的知识库；如果没有，则是给模型提供上下文，不改变模型本身 |

| 使用Deepseek工作流 | 你是在优化你自己的应用系统（工作流），而不是训练DeepSeek的底层模型 |

| 是否训练了腾讯的知识库 | 不会，除非你直接使用腾讯的模型并允许数据反馈，否则你和DeepSeek的交互与腾讯无关 |

 

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如果你愿意，我们还可以进一步探讨：

- 如何构建一个更高效的知识增强型工作流？

- Prompt Engineering有哪些技巧可以让你“喂”的文献发挥更大价值？

- RAG（检索增强生成）技术是怎么实现的？

 

欢迎继续交流 😊