Récupérer le contexte autorisé avant de générer
Recherchez dans votre magasin de documents en utilisant les autorisations de l'utilisateur actuel. Sélectionnez les passages nécessaires à la question et transmettez-les au modèle comme contexte avec des identifiants de source stables.
Conservez l'autorisation dans le code de l'application. Le modèle ne doit voir que le matériel auquel l'utilisateur est autorisé à accéder, et une réponse du modèle ne doit pas être utilisée pour décider de cet accès.
Appelez le modèle DeepSeek sélectionné
Configurez l'URL de base TextCortex et choisissez un identifiant DeepSeek disponible pour votre compte. Pour les exigences de traitement européennes, utilisez le déploiement prévu hébergé dans l’UE.
Envoyez la question, les passages récupérés et les instructions dans votre demande de chat. Dites au modèle de distinguer les réponses prises en charge des informations manquantes, puis validez le résultat avant de le présenter.
Rendre les citations vérifiables
Demandez au modèle de référencer les identifiants de source fournis avec les passages. Résolvez ces identifiants en liens dans le code de l'application et rejetez les références qui ne figuraient pas dans l'ensemble récupéré.
Cette approche évite de laisser le texte généré inventer une destination fiable. Il vous permet également de vérifier si une réponse qui semble correcte est réellement étayée par le matériel fourni.
Comparez les choix de modèles avec la même couche de récupération
Gardez les passages récupérés fixes lors de l'évaluation de DeepSeek par rapport à GPT, Claude, Gemini, Kimi ou GLM via TextCortex. Noter le support factuel, le refus lorsque le contexte est insuffisant, la validité et la latence des résultats.
Le Page API européenne DeepSeek couvre l’accès au modèle. Pour la configuration du client, suivez le Guide API compatible OpenAI.