DeepSeek實戰：操作攻略與商業應用

上篇 從零入門，DeepSeek深度揭秘
第1章 DeepSeek：全球AI競爭破局者 002
1.1　認知：火爆全網的DeepSeek 002
1.1.1　什麽是DeepSeek 002
1.1.2　DeepSeek在何種背景下誕生 003
1.1.3　為什麽DeepSeek能出圈 005
1.2　能力矩陣的三維突破 007
1.2.1　基礎模式：認知效率的範式革命 007
1.2.2　聯網搜索模式：實時信息整合引擎 010
1.2.3　深度思考模式：復雜決策支持系統 011
1.3　撥開迷霧：DeepSeek真相 012
1.3.1　DeepSeek的訓練成本之謎 012
1.3.2　DeepSeek不只是底層創新 013
1.3.3　AGI加速引擎—DeepSeek 014
1.3.4　實戰：開始第一個DeepSeek探索 015
第2章 技術架構：工業級AI基礎設施 018
2.1　預訓練技術的工程化實踐 018
2.1.1　GRPO算法 018
2.1.2　模型蒸餾 019
2.1.3　純強化學習 021
2.2　推理核心技術 022
2.2.1　MLA機制 022
2.2.2　MoE架構 023
2.2.3　多令牌預測機制 024
2.2.4　長思維鏈冷啟動 025
2.3　其他關鍵技術 027
2.3.1　數據處理與存儲技術 027
2.3.2　安全與隱私保護技術 028
2.3.3　開源技術 029
第3章 能力圖譜：AI生產力的釋放邊界 030
3.1 文本自動生成 030
3.1.1　文本創作：論文、故事、詩歌 030
3.1.2　長文本摘要生成 032
3.1.3　內容簡化與優化 033
3.2 自然語言識別與分析 034
3.2.1　文本分類：主題標簽和垃圾內容審核 034
3.2.2　知識推理：生成答案和因果分析 035
3.2.3　語義分析：意圖識別和實體提取 036
3.2.4　基於評論、反饋的情感分析 037
3.3 編程與代碼相關 038
3.3.1　代碼生成：生成代碼片段和補全代碼 038
3.3.2　代碼調試：錯誤分析與修復建議 040
3.3.3　技術文檔處理：API文檔和代碼庫 041

中篇 快速上手，DeepSeek操作攻略
第4章 商業邏輯：重塑AI市場經濟版圖 044
4.1 被重塑的AI商業價值 044
4.1.1　商業化之源—需求 044
4.1.2　顛覆AI產品的性價比 045
4.1.3　價值融合：軟硬件齊發展 046
4.1.4　資本活躍，引爆AI行業 046
4.1.5　DeepSeek大模型技術帶來新趨勢 047
4.2　DeepSeek商業化路線 049
4.2.1　DeepSeek三大商業模式 049
4.2.2　具體盈利場景盤點 051
4.2.3　演進：從Phase1到Phase3 052
4.2.4　風險對沖機制 053
4.3 陽謀：開源的DeepSeek 054
4.3.1　為什麽DeepSeek選擇開源 054
4.3.2　開源背後的致富之謎 055
4.3.3　商業版圖：上百個應用接入DeepSeek 057
4.3.4　釘釘與DeepSeek的奇妙碰撞 057
第5章 準備工作：與DeepSeek創建連接 059
5.1　AI控制台：熟悉DeepSeek界面 059
5.1.1　關鍵點之熟悉主界面佈局 059
5.1.2　關鍵點之導航欄操作 062
5.1.3　關鍵點之視圖設置 063
5.2　三分鐘創建AI夥伴 063
5.2.1　移動版：註冊、登錄等 064
5.2.2　網頁版：訪問、搜索等 066
5.2.3　API版：獲取密鑰、開發配置 068
5.2.4　實戰：用網頁版DeepSeek生成宣傳稿 069
5.3　DeepSeek本地化部署 071
5.3.1　是否有必要做DeepSeek本地化部署 071
5.3.2　達人必備：本地化部署教程 072
5.3.3　本地化部署商業生態展望 073
第6章 指令輸入：正確表達需求與任務 075
6.1 解構強大的指令DNA 075
6.1.1 指令的形式 075
6.1.2　指令包含的三大元素 076
6.1.3　指令元素組合矩陣 077
6.1.4　案例：程序員指令出錯導致代碼Bug 078
6.2　常用指令類型及公式 079
6.2.1　扮演專家型指令 079
6.2.2　知識蒸餾型指令 080
6.2.3　顆粒度調節型指令 081
6.2.4　時間軸推演型指令 082
6.2.5　情境模擬型指令 083
6.3　高手指南：如何讓指令效果倍增 084
6.3.1　正確定義需求，減少模糊性 084
6.3.2　在指令中加入引導性問題 085
6.3.3　控制好指令的長度 086
6.3.4　多次迭代，別期待一次成功 087
6.3.5　實戰：設計一個淘寶店文案指令 088
第7章 問題處理：一鍵式排憂解難 090
7.1　基礎問題處理：直接對話 090
7.1.1　準確描述問題 090
7.1.2　添加適當的約束條件 091
7.1.3　選擇合適的DeepSeek模式 092
7.1.4　實戰：用DeepSeek設計一份理財計劃 093
7.2　復雜問題處理：分解是關鍵 095
7.2.1　按照流程分解問題 096
7.2.2　按照邏輯層次分解問題 096
7.2.3　按照模塊內容分解問題 097
7.3　專業問題處理：保證專業度 098
7.3.1　前期準備：明確目標+收集資料 098
7.3.2　提問專業度：明確身份+專業術語 099
7.3.3　提問後處理：評估與驗證 100
7.3.4　實戰：以律師身份分析合同法律風險 101
第8章 輸出優化：持續提高結果質量 103
8.1　多輪對話：追問與澄清 103
8.1.1　追問難懂的內容 103
8.1.2　澄清有歧義的回答 105
8.1.3　要求DeepSeek補充信息 106
8.1.4　案例：多輪對話獲得高質量財經論文 106
8.2　如何修正結果 108
8.2.1　指出內容的不足之處 108
8.2.2　給DeepSeek一些調整方向 109
8.2.3　必要時，讓DeepSeek重新生成 110
8.3　升級—讓結果有更高質量 111
8.3.1　從不同角度再次提問 111
8.3.2　引導DeepSeek深度挖掘問題 112
8.3.3　延伸—討論相關話題 114
第9章 進階操作：做DeepSeek高級用戶 116
9.1　解密：那些隱藏的操作 116
9.1.1　自定義模型訓練：打造專屬AI助手 116
9.1.2　跨語言支持：拒絕語言障礙 117
9.1.3　實時協作：異地團隊必備 118
9.1.4　案例：90後對DeepSeek的個性“投喂” 118
9.2　復雜的可視化DeepSeek 119
9.2.1　結構化內容：表格、代碼註釋等 120
9.2.2　更高級的可視化報告 121
9.2.3　實戰：嘗試用DeepSeek生成圖片 121
9.3　向DeepSeek高級用戶進階 123
9.3.1　多模型聯動：與ChatGPT等融合 123
9.3.2　切換思考模式：功能價值最大化 124
9.3.3　用戶社區：資源共享與交流 125
9.3.4　案例：美妝博主用DeepSeek創作抖音腳本 125
下篇 產業重塑，垂直場景的深度賦能
第10章 電商場景：賦能電商AI化全流程 128
10.1　前期決策：DeepSeek幫選品 128
10.1.1　生成市場分析報告，給選品建議 128
10.1.2　捕捉消費趨勢，佈局熱門品類 129
10.1.3　調研競品，瞄準差異化賣點 130
10.2　中期運營：DeepSeek懂運營 131
10.2.1　批量生成爆款文案 131
10.2.2　策劃個性化營銷活動 132
10.2.3　創作直播腳本：助力高效直播 132
10.2.4　實戰：和DeepSeek策劃一場10萬+直播 133
10.3　後期管理：DeepSeek能統籌 135
10.3.1　智能用戶服務與支持 135
10.3.2　為企業抓取白名單供應商 137
10.3.3　預測庫存，提供庫存管理建議 138
10.3.4　案例：天貓店鋪通過DeepSeek篩選供應商 139
第11章 傳媒場景：推動數字智媒新發展 140
11.1　更輕松的內容創作 140
11.1.1　創意風暴：為媒體人策劃選題 140
11.1.2　素材搜集與分類整理 142
11.1.3　輔助撰寫新聞稿和宣傳稿 143
11.1.4　實戰：用DeepSeek創作《哪吒之魔童鬧海》宣傳稿 144
11.2　DeepSeek賦能內容分發 146
11.2.1　內容跨平臺分發，引爆影響力 146
11.2.2　個性化動態興趣圖譜分析 148
11.2.3　分發渠道優化與改進建議 150
11.3　高級操作：跨媒體內容整合 151
11.3.1　智能審核：敏感信息識別+輿情監測 152
11.3.2　媒體資源管理：媒體數據分類更智能 153
11.3.3　半島傳媒接入DeepSeek，智能化發展 153
第12章 金融場景：監管與創新的動態平衡 155
12.1　新身份：投資AI助手 155
12.1.1　生成行業研究報告 155
12.1.2　智能分析公司基本面和項目 157
12.1.3　個性化投資方案創作 157
12.1.4　實戰：為白領客戶制訂投資方案 159
12.2　賦能金融風控工作 160
12.2.1　市場風險預警 160
12.2.2　信用評估與實時反欺詐 161
12.2.3　金融機構操作風險識別 162
12.2.4　案例：東證期貨與DeepSeek強強聯手 162
12.3　守住底線—合規 164
12.3.1　反洗錢（AML）管理 164
12.3.2　生成監管政策分析報告 165
12.3.3　金融人合規培訓與教育 166
第13章 教育場景：強化現代教育科技感 168
13.1　驚喜，用DeepSeek備課 168
13.1.1　設計高質量教案 168
13.1.2　智能組捲與答案分析 170
13.1.3　教學材料推薦與整理 171
13.1.4　實戰：用DeepSeek生成數學周測捲 173
13.2　個性化教學與學習 175
13.2.1　人機協同雙師課堂 175
13.2.2　個性化學習方案規劃 176
13.2.3　小信DeepSeek：智能體學習平臺 177
13.3　更有科技感的課後管理 177
13.3.1　輕松佈置與批改作業 178
13.3.2　個性化課後輔導 178
13.3.3　家校溝通：智能共享信息 180
第14章 醫療場景：加速醫療數智化轉型 181
14.1　AI醫療下的診治模式 181
14.1.1　醫療影像分析與診斷輔助 181
14.1.2　決策支持：用藥和手術規劃 182
14.1.3　案例：醫渡科技用DeepSeek加速轉型 183
14.2　DeepSeek升級醫療服務 184
14.2.1　生成並管理患者電子病歷 184
14.2.2　運營轉型：醫療質量評估+成本預測 185
14.2.3　實戰：以醫生視角生成高血壓患者病歷 186
14.3　輔助醫療科研工作 188
14.3.1　創建醫療知識圖譜與問答系統 188
14.3.2　智能整理科研數據、論文等 189
14.3.3　加速藥物研發進程 190
第15章 政務場景：公共治理效能躍升 192
15.1　智能決策支持：提升政策科學性 192
15.1.1　政策分析與報告生成 192
15.1.2　社會趨勢預測與預警 193
15.2　政務流程再造：高效化升級 194
15.2.1　政務流程簡化，提升效率 194
15.2.2　常規業務自動化執行 195
15.2.3　基於大模型的政務AI原生應用開發能力成熟度模型 196
15.3　政務服務優化：打造高效便民體驗 197
15.3.1　智能客服與咨詢系統 198
15.3.2　個性化服務推薦 198
15.3.3　案例：DeepSeek實現一站式政務服務升級 199