引言：你的企业知识库，为什么总是“答非所问”？

2025 年，RAG（检索增强生成）已成为企业落地 AI 的标配。几乎每家公司都搭建了自己的“知识问答助手”。

但绝大多数 CIO 发现，员工的使用率并不高。最核心的抱怨是：“它太笨了，只能搜到 Word 文档里的东西。上周技术评审会的视频录像、产品手册里的扫描件插图，它一问三不知。”

这就是典型的“暗数据” (Dark Data) 陷阱。在企业数据资产中，80% 的信息是非结构化的（视频、音频、扫描件），传统的 RAG 方案对此无能为力。

今天，随着 DeepSeek V3.2 的发布，结合 七牛云 Dora 智能多媒体处理 能力，我们终于可以补齐这块短板——打造一个能看懂视频、能听懂会议、能理解图片的“全模态”企业大脑。

 

核心逻辑：从“文本搬运”到“多模态萃取”

普通的 RAG 是“文本进，文本出”。而七牛云的方案是“万物皆文本，万物皆可 RAG”。

这套方案由三个齿轮紧密咬合而成：

1. 存储 (Kodo)： 企业的海量原始文件（11个9 可靠性）。

2. 萃取 (Dora)： 将“暗数据”转化为 AI 可读的“明数据”。

3. 大脑 (DeepSeek)： 利用 V3.2 强大的 128K 上下文进行归纳与推理。

 

⚙️ 架构拆解：Dora 如何喂饱 DeepSeek？

很多开发者认为 DeepSeek V3.2 只是代码写得好，殊不知其 Long Context（长上下文） 的中文归纳能力在 V3.2 版本中得到了史诗级加强。

但在把数据喂给 DeepSeek 之前，你需要 七牛云 Dora 完成最关键的一步：ETL (数据清洗与转换)。

场景 A：让 AI “听懂” 3000 小时的会议录音

● 痛点： 客服中心每天产生海量录音，想知道“用户最近对 App 的哪个功能吐槽最多”。

● Dora 动作： 触发 avthumb 转码任务，调用内置的 ASR (语音转写) 模块，将音频流以 50倍速转换为带有时间戳的文本。

● DeepSeek 动作： 将转写后的几十万字文本投喂给 V3.2，执行 Prompt：“请分析这些投诉记录，归纳出 Top 3 痛点，并给出整改建议。”

场景 B：让 AI “看懂” 扫描版合同与图纸

● 痛点： 供应链部门只有纸质单据的扫描件（图片/PDF），搜索极其困难。

● Dora 动作： 触发 OCR (光学字符识别) 模块，不仅提取文字，还能识别表格结构（Table Parsing）。

● DeepSeek 动作： V3.2 能够理解 OCR 解析出的 Markdown 表格格式，直接回答：“根据 3 月份的入库单，A供应商的供货总额是多少？”

 

💻 实战演示：构建“视频知识库” Pipeline

以下代码展示了如何利用七牛云 Python SDK，将一个刚上传的技术会议视频，转化为 DeepSeek 可以检索的知识。

code Python

from qiniu import QiniuMacAuth, PersistentFop
from openai import OpenAI
 
# 1. 配置七牛云鉴权
access_key = 'your_ak'
secret_key = 'your_sk'
q = QiniuMacAuth(access_key, secret_key)
bucket_name = 'company-knowledge-base'
 
# 2. 定义 Dora 处理流：视频 -> 音频 -> 文本
def extract_knowledge_from_video(video_key):
    pfop = PersistentFop(q, bucket_name, pipeline='ai-knowledge-pipe')
    
    # 指令：提取音频并进行 ASR 转写 (saveas 保存为 txt)
    fops = f"avthumb/mp3/ab/128k|asr/lang/zh_cn/saveas/{EncodedEntryURI}"
    
    ops = [fops]
    ret, info = pfop.execute(video_key, ops, 1)
    print(f"Dora 处理任务已提交，TaskID: {ret['persistentId']}")
    return ret['persistentId']
 
# 3. 连接 DeepSeek V3.2 进行总结
client = OpenAI(
    base_url="https://api.qiniu.com/v1", # 七牛云 AI 推理平台
    api_key="sk-qiniu-unified-key"
)
 
def analyze_meeting_content(transcript_text):
    print("正在让 DeepSeek V3.2 思考中...")
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-v3.2-128k", # 使用长文本版本
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是一个资深的技术会议纪要专员。"},
            {"role": "user", "content": f"以下是会议的语音转写文本，请总结会议决议：\n{transcript_text}"}
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content
 
# 模拟流程
# step 1: 触发 Dora 提取
extract_knowledge_from_video("meeting_20251216.mp4")
 
# step 2: (假设异步回调已完成，读取到了文本)
transcript = "这里是从 Kodo 下载回来的转写文本内容..."
 
# step 3: AI 总结
summary = analyze_meeting_content(transcript)
print(f"会议总结报告：\n{summary}")

 

 

 

🛡️ 为什么大企业选择七牛云方案？

相比于直接购买外部的 SaaS 知识库产品，七牛云的“原子化组合”方案在安全性上具有压倒性优势。

1. 数据不出域 (Data Sovereignty)：

你的原始文件存储在七牛云 Kodo，处理在 Dora，推理在 七牛云 AI 平台。整个链路完全在七牛云内网高速流转，不需要将敏感合同或会议录音上传到第三方的 ChatGPT 或 Claude 网页端。

2. 成本可控 (Cost Control)：

Dora 的 ASR 和 OCR 均为按量计费（甚至有免费额度），DeepSeek V3.2 的推理成本极低。相比按“坐席数”收费的 SaaS 软件，企业自建成本可降低 60% 以上。

3. 内网极速 (Intranet Speed)：

Kodo 到 AI 推理节点的内网带宽高达 100Gbps，处理 1GB 的视频文件无需漫长的公网上传下载，效率提升 10 倍。

🚀 结语：别让数据躺在存储桶里睡大觉

在 AI 时代，存储不再是数据的终点，而是价值挖掘的起点。

DeepSeek V3.2 是一把锋利的“手术刀”，而七牛云 Dora 则是帮您照亮数据内部的“X光机”。两者的结合，才是企业数字化转型的完全体。

现在，去检查一下你的 Kodo 存储桶，那里沉睡着一座等待 DeepSeek 唤醒的金矿。