deepseek原理+應(yīng)用+實(shí)踐，和大家分享：

• 小眾的，deepseek核心技術(shù)原理；
• 大眾的，提示詞要怎么寫；

畫外音：文末有大彩蛋。

今天和大家聊聊，deepseek的核心技術(shù)之一的知識(shí)圖譜激活。

什么是知識(shí)圖譜（Knowledge Graph）？

互聯(lián)網(wǎng)上有很多孤立的信息，知識(shí)圖譜以一種圖的形式，通過(guò)實(shí)體（Entity），關(guān)系（Relation）和屬性（Atrribute）這個(gè)三維組將這些信息組織起來(lái)，形成知識(shí)，來(lái)描述這個(gè)世界，這就是知識(shí)圖譜。

知識(shí)圖譜簡(jiǎn)直就是為AI量身定做的：

(1) 信息檢索效率極大提升

• 傳統(tǒng)：關(guān)鍵詞匹配
• 知識(shí)圖譜：語(yǔ)義關(guān)聯(lián)

(2) 推理速度極大替身

• 傳統(tǒng)：海量數(shù)據(jù)分析（秒，十秒級(jí)）
• 知識(shí)圖譜：節(jié)點(diǎn)跳轉(zhuǎn)（毫秒級(jí)）

(3) 可解釋性強(qiáng)

• 傳統(tǒng)：難以解釋
• 知識(shí)圖譜：按照路徑推理

結(jié)合前幾天兩處核心知識(shí)的鋪墊：

• 多跳推理：將信息關(guān)聯(lián)，整合與推理；
• MOE：模型不再追求大而全，而是追求多個(gè)專而精的專家；

知識(shí)圖譜能夠以MOE訓(xùn)練出的多個(gè)專家為核心，將知識(shí)快速組織與關(guān)聯(lián)起來(lái)。

那什么是知識(shí)圖譜激活？

Knowledge Graph Activation，AI通過(guò)MOE預(yù)訓(xùn)練，得到了非常多專家核心節(jié)點(diǎn)。在回答用戶問(wèn)題的時(shí)候，需要：

• 快速定位專家類型；
• 快速加載專家子圖譜；

這個(gè)過(guò)程，就是知識(shí)圖譜激活。

知識(shí)圖譜激活對(duì)我們寫提示詞，獲取更佳的回答質(zhì)量有什么啟示呢？

為了提高效率與質(zhì)量，可以在提示詞中：

• 實(shí)體（Entity）或者屬性（Atrribute）明確化：包含能夠快速定位專家身份的關(guān)鍵詞；
• 關(guān)系（Relation）顯式化：包含能夠快速定位專家身份的關(guān)鍵詞；
• 領(lǐng)域或者身份顯式化：明確告知領(lǐng)域，或者明確定義專家（專家團(tuán)）身份；

畫外音：MOE機(jī)制支持定義多專家身份，并且多個(gè)身份交叉驗(yàn)證能夠提升回復(fù)質(zhì)量。

如果我們不顯式告訴AI希望他扮演什么專家：

• AI需要通過(guò)提示詞推理出MOE專家角色，占用深度思考時(shí)間，效率會(huì)降低；
• 有概率推理出錯(cuò)誤的專家，回復(fù)質(zhì)量會(huì)下降；

案例一：屬性明確化。

bad case：請(qǐng)介紹“架構(gòu)師之路”。

這樣的提示詞，完全不符合預(yù)期。

畫外音：Kimi居然還需要搜索，說(shuō)明無(wú)法解答相關(guān)知識(shí)。

better case：請(qǐng)介紹帥氣的“架構(gòu)師之路”？

加入明確的屬性，AI立刻能識(shí)別，載入并激活正確的知識(shí)子圖譜，快速輸出高質(zhì)量?jī)?nèi)容。

畫外音：Kimi不需要搜索，說(shuō)明學(xué)習(xí)并固化了相關(guān)知識(shí)，形成了“真理”。

案例二：關(guān)系顯示化。

bad case：請(qǐng)介紹幾種降低通訊延時(shí)的方法。

軟件？硬件？哪個(gè)領(lǐng)域？這樣的提示詞，未必能夠找到正確的專家子節(jié)點(diǎn)。

better case：請(qǐng)介紹幾種互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中，降低服務(wù)與數(shù)據(jù)庫(kù)通訊延時(shí)的方法。

通過(guò)提示詞告之顯示的關(guān)系：

互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu) -> 服務(wù)與數(shù)據(jù)庫(kù) -> 通訊延時(shí)

提升定位專家節(jié)點(diǎn)的效率，快速輸出相關(guān)的知識(shí)。

案例三：領(lǐng)域或者身份顯示化。

上面的case，還可以這么優(yōu)化。

best case：假設(shè)你是由以下專家組成的團(tuán)隊(duì)：

• 分布式領(lǐng)域系統(tǒng)架構(gòu)師
• 互聯(lián)網(wǎng)資深網(wǎng)絡(luò)工程師
• 資深DBA

請(qǐng)分別從各自領(lǐng)域提出3種降低服務(wù)與數(shù)據(jù)庫(kù)通訊延時(shí)的方法。

直接定位專家節(jié)點(diǎn)，縮短回復(fù)時(shí)間，提升回答質(zhì)量，多個(gè)專家還能夠交叉驗(yàn)證（大而全模型可能過(guò)擬合）。

總結(jié)

• 知識(shí)圖譜是AI的核心技術(shù)（之一），通過(guò)實(shí)體，關(guān)系，屬性組織與描述現(xiàn)實(shí)世界的信息，形成知識(shí)；
• 知識(shí)圖譜激活能極大提升AI輸出效率與輸出質(zhì)量；
• 提示詞通過(guò)屬性明確化，關(guān)系顯示化，領(lǐng)域與身份顯示化，能夠最大化發(fā)揮AI的潛力；

一切的一切，提示詞只有適配了AI的認(rèn)知模式，才能最高效的發(fā)揮最大的作用。

知其然，知其所以然。

思路比結(jié)論更重要。

補(bǔ)充閱讀材料：

《知識(shí)圖譜激活》：https://www.clouddatainsights.com/activating-an-active-metadata-knowledge-graph-for-data-management-applications/