在 ChatBI（基于自然语言交互的商业智能）的技术实现中，如何高效处理复杂问题是一个核心挑战。传统的单一模型往往难以同时满足高准确性、高性能和低成本的需求。为此，衡石科技通过引入 DeepSeek 的推理模型与混合专家模型，成功优化了 ChatBI 的问答系统。本文将从模型选择的角度，探讨衡石科技如何通过推理模型与混合专家模型的结合，提升 ChatBI 在处理复杂问题时的能力，并分析未来模型技术的发展方向。

一、DeepSeek 推理模型与混合专家模型的优势与局限

1. 推理模型的优势与局限

推理模型（如 DeepSeek-R1）擅长处理需要逻辑推理和复杂拆解的问题。例如，当用户提问“去年销售额最高的产品在哪些地区的增长率超过了平均水平？”时，推理模型能够将问题拆解为多个子问题，并逐步生成答案。这种能力使推理模型在处理复杂问题时表现出色。

然而，推理模型的局限性在于其性能较差，响应时间较长。例如，在处理简单查询时，推理模型的响应时间可能达到 1-2 分钟，远高于混合专家模型的几秒钟。此外，推理模型的成本较高，难以满足大规模部署的需求。

2. 混合专家模型的优势与局限

混合专家模型（如 DeepSeek-V3）擅长处理规范、明确的简单查询。例如，当用户提问“上个月的销售额是多少？”时，混合专家模型能够快速生成准确的答案。这种能力使混合专家模型在高性能、低成本的场景中表现出色。

然而，混合专家模型的局限性在于其推理能力较弱，难以处理复杂问题。例如，当用户提问“哪些产品的销售额在去年超过了前年，并且利润率高于行业平均水平？”时，混合专家模型可能无法准确拆解问题，导致回答质量下降。

二、衡石科技如何通过模型结合提升 ChatBI 处理复杂问题的能力

3. 多模型协作的技术框架

为了提升 ChatBI 处理复杂问题的能力，衡石科技采用了多模型协作的技术框架。在这一框架中，推理模型和混合专家模型分别负责不同的任务：

• 推理模型：负责处理复杂问题的拆解和逻辑推理。

• 混合专家模型：负责处理简单查询和快速响应。

例如，当用户提问“去年销售额最高的产品在哪些地区的增长率超过了平均水平？”时，系统首先通过推理模型将问题拆解为多个子问题，然后通过混合专家模型快速生成每个子问题的答案，最后将结果整合为完整的回答。

4. 固定 Workflow+Agent 兜底

为了进一步提升系统的性能和准确性，衡石科技采用了固定 Workflow+Agent 兜底的技术框架。固定 Workflow 用于解决预设的数据查询场景，保证系统的准确性和可控性；Agent 则用于处理用户随机的、预设之外的问题，提升系统的自适应能力。通过这一框架，衡石科技成功平衡了 ChatBI 的性能和灵活性。

5. DeepSeek 的技术支持

DeepSeek 的技术优势为多模型协作提供了强有力的支持。例如，DeepSeek 的推理模型（如 DeepSeek-R1）能够高效处理复杂问题的拆解和逻辑推理，而混合专家模型（如 DeepSeek-V3）则能够快速生成简单查询的答案。通过将两种模型结合，衡石科技成功优化了 ChatBI 的问答系统。

三、多模型协作的未来发展方向

6. 推理模型与混合专家模型的深度结合

未来，衡石科技计划进一步优化推理模型与混合专家模型的结合方式。例如，在处理复杂问题时，系统可以通过推理模型进行问题拆解，并通过混合专家模型快速生成子问题的答案。这种深度结合的方式，将进一步提升 ChatBI 的性能和准确性。

7. 动态模型选择机制

为了应对多样化的业务场景，衡石科技计划引入动态模型选择机制。例如，在处理简单查询时，系统可以自动选择混合专家模型；在处理复杂问题时，系统可以自动选择推理模型。这种动态选择机制，将进一步提升 ChatBI 的灵活性和适应性。

8. 多模型协同优化

未来，衡石科技将通过多模型协同优化，进一步提升 ChatBI 的能力。例如，在处理复杂问题时，系统可以通过推理模型进行问题拆解，并通过混合专家模型快速生成子问题的答案。这种协同优化的方式，将进一步提升 ChatBI 的性能和准确性。

四、实际案例：衡石科技如何通过 DeepSeek 优化 ChatBI 的性能

9. 零售行业的销售数据分析

在某零售企业的销售数据分析中，业务人员通过 ChatBI 提问：“去年销售额最高的产品在哪些地区的增长率超过了平均水平？”。系统首先通过推理模型将问题拆解为多个子问题，然后通过混合专家模型快速生成每个子问题的答案，最后将结果整合为完整的回答。这种多模型协作的方式，大幅提升了 ChatBI 的性能和准确性。

10. 制造行业的生产数据分析

在某制造企业的生产数据分析中，业务人员通过 ChatBI 提问：“哪些生产线的效率低于平均水平，并且故障率高于行业标准？”。系统首先通过推理模型将问题拆解为多个子问题，然后通过混合专家模型快速生成每个子问题的答案，最后将结果整合为完整的回答。这种多模型协作的方式，大幅提升了 ChatBI 的性能和准确性。

结语

通过推理模型与混合专家模型的结合，衡石科技成功优化了 ChatBI 的问答系统，使其能够高效处理复杂问题。未来，随着多模型协作技术的进一步发展，ChatBI 的性能和准确性将进一步提升，为企业数据智能化的未来开辟新的可能性。衡石科技将继续引领 BI+AI 的技术革新，推动 ChatBI 在更多场景中的深度应用。