8月13日，上海邦信阳律师事务所的合伙人贾润峄律师带来了一场关于DeepSeek大模型与RAG（检索增强生成）技术的精彩分享，从技术特点、常见误区到法律实务场景的应用，为与会者提供了极具价值的见解。

一、DeepSeek的核心优势与常见误区澄清

贾律师首先介绍了DeepSeek的显著特点，包括：

√开源免费，成本较低：相较于部分商业闭源模型，DeepSeek的开放性和可访问性吸引了超2600家企业接入，形成技术扩散的良性循环；

√独到的模型推理能力：能够处理复杂逻辑推理任务；

√联网搜索与思维过程可视化：支持实时检索最新信息，并展示完整推理链条，增强结论的可信度与透明度。

针对市场上关于DeepSeek的谣言，贾律师特别澄清了几点误解。当然，贾律师也客观指出了当前DeepSeek的不足：

幻觉问题（生成虚构内容）、预训练数据时效性局限，以及高峰时段的服务器响应延迟。这些问题的存在提醒使用者需结合人工校验，避免过度依赖。

二、RAG技术：弥补大模型缺陷的利器

针对DeepSeek的局限性，贾律师提出了RAG（检索增强生成）解决方案，并详细解析了其架构：

√Chunk（文本分块）：将海量文档（如法律条文、判例库）切分为语义连贯的片段，提升检索效率。

√Re-rank（重排序）：通过算法对检索结果进行优先级排序，确保最相关的内容优先输入模型。

√OCR技术整合：将扫描版文件、图片中的文字转化为结构化数据，扩展非电子化资料的利用价值。

贾律师通过一张完整的RAG架构图，直观展示了从数据预处理到生成答案的闭环流程，并强调：“RAG不是替代大模型，而是通过‘外部知识库’为其赋能，显著降低幻觉风险。”

三、法律实务场景的落地应用

在最后的实务分享环节，贾律师结合案例，探讨了技术如何解决法律行业痛点。如何让模型紧扣业务需求？如何避免幻觉问题？如何打消敏感信息的顾虑？贾律师推荐了几款好用的RAG使用工具，并分享了自己搭建知识库的经验。

结语：拥抱技术，理性前行

本次分享不仅揭开了DeepSeek与RAG的技术面纱，更为法律从业者提供了“AI+法律”的实用方法论。贾律师的前沿分享，既展现了技术的前景，也点明了其边界，呼吁行业以开放而审慎的态度拥抱变革。

未来，随着模型迭代与RAG的优化，法律智能化的可能性将愈发广阔。让我们一起见证更多创新实践！