Rufen Sie den autorisierten Kontext vor der Generierung ab
Durchsuchen Sie Ihren Dokumentenspeicher mit den Berechtigungen des aktuellen Benutzers. Wählen Sie die für die Frage benötigten Passagen aus und übergeben Sie sie als Kontext mit stabilen Quellenkennungen an das Modell.
Behalten Sie die Autorisierung im Anwendungscode bei. Das Modell sollte nur Material sehen, auf das der Benutzer zugreifen darf, und eine Modellantwort darf nicht verwendet werden, um über diesen Zugriff zu entscheiden.
Rufen Sie das ausgewählte DeepSeek-Modell auf
Konfigurieren Sie die TextCortex-Basis-URL und wählen Sie eine DeepSeek-Kennung aus, die für Ihr Konto verfügbar ist. Für europäische Verarbeitungsanforderungen verwenden Sie die vorgesehene in der EU gehostete Bereitstellung.
Senden Sie die Frage, abgerufene Passagen und Anweisungen in Ihrer Chat-Anfrage. Weisen Sie das Modell an, unterstützte Antworten von fehlenden Informationen zu unterscheiden, und validieren Sie dann die Ausgabe, bevor Sie sie präsentieren.
Machen Sie Zitate überprüfbar
Bitten Sie das Modell, auf die mit den Passagen bereitgestellten Quellenkennungen zu verweisen. Lösen Sie diese Bezeichner in Links im Anwendungscode auf und lehnen Sie Referenzen ab, die nicht im abgerufenen Satz enthalten waren.
Dieser Ansatz vermeidet, dass generierter Text ein vertrauenswürdiges Ziel erfindet. Außerdem können Sie damit überprüfen, ob eine korrekt aussehende Antwort tatsächlich durch das bereitgestellte Material unterstützt wird.
Vergleichen Sie die Modellauswahl mit derselben Abrufschicht
Halten Sie die abgerufenen Passagen unverändert, während Sie DeepSeek gegen GPT, Claude, Gemini, Kimi oder GLM bis TextCortex bewerten. Bewerten Sie sachliche Unterstützung, Ablehnung bei unzureichendem Kontext, Ausgabegültigkeit und Latenz.
Der DeepSeek EU-API-Seite deckt den Modellzugriff ab. Befolgen Sie für die Client-Einrichtung die Anweisungen OpenAI-kompatibler API-Leitfaden.