DeepSeek使用指南：AI赋能，免费开启智能新时代

DeepSeek是一款功能强大且易于使用的AI工具，它不仅免费，而且无需专业知识即可上手。本文将带你深入了解DeepSeek的各项功能、使用技巧以及实际应用，助你成为AI领域的专家。

访问入口

• 网页端：直接访问DeepSeek官网，点击“开始对话”即可体验智能助手，例如DeepSeek-R1。
• API开发者：注册账号后，在控制台获取API Key，并参考官方文档集成到你的代码中。
• 移动端：部分产品可能支持App，你可以在应用商店搜索“DeepSeek”进行下载。

基础操作

提问时，直接在输入框描述你的需求。例如：

• 知识类：“解释光合作用的过程”
• 工具类：“用Python写一个邮件发送脚本”
• 创意类：“生成一篇关于AI未来的短篇科幻故事”
• 多轮对话：你可以基于上下文进行追问，例如“优化这段代码”或“用表格重新总结”。

核心场景与技巧

高效问答

为了获得更准确和高效的答案，请确保你的提问包含以下要素：

• 背景：说明你所处的环境或领域（如“我在开发一个电商网站”）
• 具体要求：详细描述你需要的功能或结果（如“需要一段用户登录的JavaScript代码”）
• 限制条件：明确任何限制或兼容性要求（如“兼容IE11”）

示例：

• ❌ 低效提问：“帮我写代码”
• ✅ 高效提问：“用React写一个购物车组件，要求支持数量增减和实时总价计算”

数据处理与分析

DeepSeek支持上传CSV、Excel等格式的文件（部分版本可能需要付费）。你可以要求它进行数据分析和处理。

• 指令示例：“分析这份销售数据，按月份统计销售额趋势，并生成折线图”
• 数据清洗：你可以请求DeepSeek处理缺失值、重复项或格式转换等问题。

代码开发

无论是生成、调试还是解释代码，DeepSeek都能提供强大的支持。

• 生成代码：描述功能、编程语言和框架，例如：“用Python的Pandas库合并两个CSV文件，按ID字段关联”。
• 调试代码：粘贴报错信息及代码，询问：“这段代码为何报错‘IndexError’？如何修复？”
• 代码解释：请求逐行注释，例如：“请为以下代码添加中文注释”。

内容创作

DeepSeek可以帮助你生成各种类型的内容，包括报告、文章、故事等。

• 结构化生成：分步骤获取内容，例如：
  1. “生成一份‘智能家居市场分析’的报告大纲”
  2. “展开第三章‘竞争格局’部分”
• 风格控制：指定语气（专业/幽默）、格式（Markdown/PPT大纲）或字数。

使用技巧

设定角色

在对话前，你可以为DeepSeek设定一个角色或规则，以提高输出的质量。例如：“你是一名经验丰富的产品经理，请分析以下用户需求文档并提出改进建议。”

分步拆解复杂任务

将复杂的任务分解为更小的步骤，可以帮助DeepSeek更好地理解你的需求并提供更准确的答案。

示例：开发一个TODO List应用

1. 技术选型（前端框架+后端语言）
2. 数据库设计
3. 生成核心功能代码
4. 测试用例编写

调整输出

如果输出不符合你的预期，可以通过以下方式进行调整：

• 补充约束：“请改用递归实现”
• 纠正错误：“第二步的结论与数据不符，重新计算”

注意：人工智能虽然强大，但也可能出错。务必核实结果，避免直接使用未经验证的内容。

选择合适的模式

DeepSeek提供三种使用模式：深度思考、联网搜索和两者都不选。

• 深度思考：适用于复杂决策和需要批判性分析的场景。但需要注意模型可能“过度脑补”，需交叉验证。
• 联网搜索：适用于需要实时事件和动态信息的场景。但需要关注引用来源的可靠性。
• 两者都不选：适用于常识问题和无需扩展的指令。

你可以采用混合模式：先联网获取数据，再要求深度分析。

示例：

1. “搜索2023年全球电动汽车销量前三品牌”（联网）
2. “分析比亚迪反超特斯拉的主要原因”（深度思考）

深度学习与获取帮助

• 官方文档：DeepSeek 开发者平台
• 社区支持：加入 Discord/Slack 用户群组（官网底部链接）
• 技术支持：通过官网提交工单或发送邮件至 support@deepseek.com

案例分析

快速获取“2024年AI趋势”的PPT大纲

1. 输入：“生成一个关于‘2024年AI发展趋势’的PPT大纲，要求包含技术、伦理、商业应用三部分，用Markdown格式”
2. 追加指令：“将‘技术’部分扩展为5个子章节，并添加案例说明”
3. 最后请求：“将大纲转换为英文版本”

学习辅助类

• 提问：“用通俗语言解释量子纠缠，并举例说明。”
• DeepSeek 回复：解释理论 + 类比“一对魔法骰子，无论多远，同时掷出相同点数”。
• 深度思考：追问“量子纠缠如何影响未来通信技术？”触发模型逻辑推演，而非单纯复述已知知识。

生活效率类

• 提问：“设计一份减脂食谱，要求每日1200大卡，适合素食者。”
• DeepSeek 回复：提供三餐搭配（如藜麦沙拉配豆腐）+ 热量计算备注。
• 联网搜索：若需结合最新营养学研究或本地食材价格，需启用联网获取实时数据。

创意生成

• 提问：“写一首关于‘夏日海边’的俳句，押韵且包含‘贝壳’意象。”
• DeepSeek 回复：生成符合要求的诗句，并解释修辞手法。

使用技巧进阶

万能提问模板：背景+需求+约束条件（可选）

明确背景、需求和约束条件，能让DeepSeek更好地理解你的意图，从而给出更精准的答案。

示例：

• “我家小孩读初一（交待背景），怎样提高他的英语水平（提出需求），不需要考虑口语问题 （约束条件，可选）。”

让DeepSeek “说人话”

在提示词中加上“说人话”、“大白话”、“通俗易懂”等，让DeepSeek用更易于理解的语言进行解释。

示例：

• 提问：“DeepSeek 成本这么低的原因是什么”（未加“说人话”）
• 提问：“DeepSeek 成本这么低的原因是什么，请说人话” （加“说人话”）

模仿回答

使用“模仿 X”、“以 X 的口吻/语气”，“以 X 的内心独白”等等提示词，让DeepSeek模仿特定人物或风格进行回答。

高级技巧

多模型组合

对于复杂场景，可以将DeepSeek R1 与 GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet 组合使用。

业务分析

开启“联网搜索”实时搜索内容，还能上传附件来精准分析。

DeepSeek 不适合做什么

• 敏感内容
• 长文本内容

DeepSeek新手必看！全功能详解与实操指南，带你逆袭成AI大神

DeepSeek是一款集成多种AI技术的开发平台，旨在为用户提供高效、便捷的AI模型训练、部署和应用服务。它支持自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等多个领域的任务，还提供丰富的预训练模型和工具，帮助用户快速构建和优化AI应用。

DeepSeek的核心功能

模型训练与调优

DeepSeek提供强大的模型训练功能，支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。

预训练模型库

DeepSeek内置丰富的预训练模型，涵盖NLP、CV等多个领域。

模型部署与管理

DeepSeek支持一键式模型部署，用户能将训练好的模型快速部署到云端或本地服务器，并通过API接口调用。

数据处理与增强

DeepSeek提供强大的数据处理工具，支持数据清洗、标注、增强等功能。

可视化与监控

DeepSeek提供丰富的可视化工具，帮助用户监控模型训练过程、分析模型性能。

DeepSeek的进阶技巧

多任务学习

DeepSeek支持多任务学习，用户可在一个模型中同时处理多个相关任务，提升模型的泛化能力。

迁移学习

DeepSeek的预训练模型库为迁移学习提供强大支持。

模型压缩与加速

DeepSeek提供模型压缩工具，支持剪枝、量化等技术，帮助用户减小模型体积，提升推理速度。

DeepSeek的实用场景

智能客服

DeepSeek的自然语言处理能力可用于构建智能客服系统。

图像识别与分类

DeepSeek的计算机视觉功能可应用于图像识别与分类任务。

英语培训场景应用

在英语培训中，DeepSeek可以助力打造智能学习辅助系统。

语音识别与合成

DeepSeek的语音识别功能可用于构建语音助手或语音转文字应用。

推荐系统

DeepSeek的机器学习能力可用于构建个性化推荐系统。

文本生成与摘要

DeepSeek的自然语言处理功能可用于文本生成与摘要任务。

常见问题与解决方案

• 模型训练速度慢怎么办
• 模型过拟合如何处理
• 如何选择合适的预训练模型

总结

DeepSeek作为一款功能强大的AI开发平台，为用户提供了从数据准备、模型训练到部署应用的全流程支持。通过本文的详细讲解和实操指南，相信你已对DeepSeek的核心功能有了深入了解。

掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。