在数字化浪潮中，光凯信科积极拥抱前沿技术，深度探索人工智能领域，尤其在 Deepseek 技术的应用上取得了显著进展，致力于为公司两大核心业务线 ——IT 与内容电商，注入强大的创新动力。

一、AI 技术在业务中的深度融合

IT 业务智能化升级

在 IT 业务方面，我们将 Deepseek 进行本地化部署，让其深入学习公司现有的技术栈组成、代码库以及产品项目库等本地环境，无缝嵌入到产品研发和程序开发的每一个环节。这一举措不仅大幅提升了开发效率，还增强了程序的稳定性和创新性，为公司打造更具竞争力的软件产品奠定了坚实基础。

内容电商业务革新

内容创作智能化：在小红书业务团队的基础内容创作编辑层面，Deepseek 展现出强大的学习能力。它能够快速掌握当前的内容形式和业务模型，深入理解产品信息与推广逻辑，进而创新内容形式，直接参与软文、测评等基础内容的创作。通过将 Deepseek 接口直接接入员工 OA，并与本地学习库训练的模型打通，员工能够便捷地利用这一智能工具，提升内容创作的效率和质量。

电商运营智能化：在电商运营和私域层面，Deepseek 的应用更是带来了革命性的变化。经测试，其出色的中文梳理逻辑和表达能力超越了 80% 的客服人员，能够直接替代部分人工，特别是售前环节。我们计划结合目前商用的客服插件和公司现有资料库来训练模型，进一步优化客服服务，提升客户满意度和转化率。

二、精心规划的 AI 项目实施

公司综合业务需求，确定本地化部署 Deepseek 的关键路径，选定 70B 版本用于前期私有模型训练。针对不同业务场景，精心配置了通用工作站和小红书内容模型工作站，以平衡性能与成本。基于公司约 25T 的数据量，计划开展三周的数据训练，训练成果将用于业务优化。

三、持续拓展 AI 生产力边界

定制化操作指令与应用测试

针对 Deepseek 公版需要强训练的特点，经过两周的不懈实践摸索，我们成功设计出一版专门适用于内容电商领域的操作指令。目前，已陆续组织内部进行应用测试，以全面评估其实际效果，为后续的大规模应用提供实践经验。

创新算力应用思路

尽管 Deepseek 的私有化部署对算力设备要求相对海外模型大幅降低，70B 和 32B 版本基本可根据企业现有配置直接部署，但高端模型 671B 仍需百万以上的投资。因此，我们推荐采用公版算力 + 私有化资料库的创新应用思路，在有效控制成本的同时，实现 AI 技术的高效应用。

全方位应用端结合方案

光凯信科已成功整理好 Deepseek 与 PPT、图片、视频、文件等应用端结合的产品插件方案，这一举措将极大地促进 AI 技术在公司各个业务环节的深度融合，提升工作效率和创新能力。

跨行业应用探索与合作

我们深知 Deepseek 在法律、咨询、设计、营销等其他行业同样具有巨大的应用潜力，能够带来颠覆性的成果。因此，我们诚挚欢迎各界人士来光凯信科，共同探讨 Deepseek 赋能新思路，携手拓展 AI 技术的应用边界，创造更多的商业价值和社会价值。

未来，光凯信科将继续以 AI 技术为核心驱动力，不断深化技术应用，拓展业务领域，在数字化时代的浪潮中勇立潮头，引领创新发展。