DeepSeek極簡入門與應用 - 城邦阅读花园


	在人工智能的浪潮中，大語言模型技術正以前所未有的速度改變著我們的生活與工作方式。作為這個領域的後起之秀，DeepSeek憑借其開源與高性能的技術路線在2024年年末嶄露頭角，並迅速成為全球領先的人工智能應用平台之一。本書循序漸進地介紹了DeepSeek相關的各方面知識、經驗和技巧，系統梳理了DeepSeek的結構化提示詞技巧，並附有大量的模板實例。此外，本書介紹了DeepSeek的特色功能玩法、場景實戰應用、高級應用技巧，以及DeepSeek工具集成和本地部署等相關知識。本書力求使零基礎讀者輕松掌握DeepSeek的使用方法，並學以致用、融會貫通。



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	目　　錄第1章　認識DeepSeek 1 1.1　DeepSeek的歷史背景與發展目標 1 1.1.1　成立背景與早期籌備 2 1.1.2　技術演進與核心創新 2 1.1.3　產品叠代與市場表現 4 1.1.4　行業影響與未來展望 5 1.2　DeepSeek-R1的核心突破與技術亮點 5 1.2.1　自主學習的突破：強化學習驅動的推理能力 5 1.2.2　更高效的架構與訓練方式 7 1.2.3　小模型也有大智慧：模型蒸餾與邊緣部署 7 1.2.4　全能型選手：多模態與跨任務能力 8 1.2.5　開源與低成本的普及化策略 9 1.3　DeepSeek的主要應用場景 9 1.3.1　教育與學習 9 1.3.2　企業與商業智能 10 1.3.3　科學研究與技術開發 10 1.3.4　創意與內容創作 11 1.3.5　醫療與健康 11 1.3.6　日常生活與個人助手 12 1.4　DeepSeek的使用準備與配置 13 1.4.1　下載與安裝 13 1.4.2　注冊與登錄 14 1.4.3　模式選擇 15 1.4.4　硬件與軟件環境配置 16 1.5　本章小結 16 第2章　DeepSeek基礎 18 2.1　提示詞基礎 18 2.1.1　什麽是提示詞 18 2.1.2　提示詞設計的基本原則 19 2.1.3　高效的提問技巧 20 2.2　深度思考模式 22 2.2.1　什麽是深度思考模式 23 2.2.2　適用場景 24 2.2.3　使用技巧 26 2.3　常見問題與解決方案 28 2.3.1　對話質量問題 29 2.3.2　技術類問題 31 2.3.3　使用限制說明 33 2.4　本章小結 35 第3章　結構化提示詞 36 3.1　什麽是結構化提示詞 36 3.1.1　結構化提示詞的核心要素 37 3.1.2　為什麽需要結構化提示詞 38 3.1.3　示例對比 39 3.2　如何編寫高質量的結構化提示詞 41 3.2.1　構建全局思維鏈 41 3.2.2　保持上下文語義一致性 43 3.2.3　結合其他提示詞技巧 44 3.2.4　模板化實踐 46 3.3　結構化提示詞的應用與局限性 48 3.3.1　應用場景 48 3.3.2　局限性 50 3.3.3　推理模型的結構化提示詞 52 3.4　本章小結 53 第4章　特色功能玩法 54 4.1　人格分類模式 54 4.1.1　什麽是人格分類模式 54 4.1.2　主要人格類型 55 4.1.3　人格切換技巧 58 4.2　預判與預言家模式 65 4.2.1　模式原則 65 4.2.2　應用技巧 66 4.3 “杠精”與說人話模式 74 4.3.1 “杠精”模式 75 4.3.2　說人話模式 80 4.4　本章小結 85 第5章　場景實戰應用 86 5.1　文案創作 86 5.1.1　營銷文案 86 5.1.2　內容創作 90 5.2　數據分析 95 5.2.1　數據解讀 95 5.2.2　報告生成 100 5.3　商業策劃 107 5.3.1　市場分析 107 5.3.2　策略制定 115 5.4　學習輔助 122 5.4.1　知識整理 122 5.4.2　學習規劃 128 5.5　本章小結 135 第6章　高級應用技巧 136 6.1　多輪對話優化 136 6.1.1　對話鏈設計 137 6.1.2　上下文維護 152 6.2　通過深度思考完善提示詞 156 6.2.1　分析DeepSeek-R1深度思考過程 157 6.2.2　優化後的詳細提示詞模板 161 6.2.3　實際應用案例 162 6.2.4　優化效果分析 163 6.3　提示詞框架的應用 167 6.3.1　基礎指令型框架 167 6.3.2　場景描述型框架 168 6.3.3　角色定義型框架 170 6.3.4　解決方案型框架 171 6.3.5　框架選擇建議 172 6.4　基於喬哈里視窗的溝通策略 173 6.4.1　四象限溝通模型 173 6.4.2　溝通效果優化 177 6.4.3　實踐建議 179 6.5　本章小結 180 第7章　工具集成與本地部署 181 7.1　工具集成的多樣化選擇 181 7.1.1　矽基流動 181 7.1.2　納米AI搜索 184 7.1.3　秘塔AI搜索 186 7.1.4　國家超算互聯網 187 7.1.5　英偉達平台 189 7.1.6　Poe 190 7.2　API集成與本地部署的實踐方法 191 7.2.1　API集成DeepSeek 192 7.2.2　Ollama部署 194 7.2.3　LM Studio部署 198 7.3　工具集成與本地部署的對比分析 200 7.3.1　數據安全性 200 7.3.2　性能與計算能力 201 7.3.3　成本 201 7.3.4　用戶體驗 202 7.3.5　擴展性與可持續性 203 7.3.6　綜合對比表 204 7.4　本章小結 205 第8章　DeepSeek的未來展望與進階應用 206 8.1　技術發展趨勢與能力進化 206 8.1.1　多模態能力的提升 206 8.1.2　個性化定制支持 207 8.1.3　自主學習能力 208 8.2　應用場景的擴展與行業融合 209 8.2.1　智慧辦公 209 8.2.2　創意產業 210 8.2.3　行業智能化與新興商業模式 211 8.3　社會影響與未來展望 212 8.3.1　對個人生活的影響 212 8.3.2　對社會結構的影響 213 8.3.3　對文化與價值觀的影響 214 8.3.4　面向未來的展望 215 8.4　深入學習與進階路徑 215 8.4.1　理論學習 215 8.4.2　實踐提升 216 8.4.3　職業發展建議 217 8.4.4　長期學習策略 217 8.5　本章小結 218