不知道大家学习和工作中需不需要作图，流程图、思维导图、饼图、四象限图等，画图的时候有没有觉得画图很烦，想要一键自动生成呢？

今天，就给大家详细介绍如何使用DeepSeek和draw.io这两款强大的工具来一键生成专业且精美的流程图。

一、工具介绍

DeepSeek

DeepSeek就不过多介绍了，大家都知道，强大的AI。

draw.io

draw.io是一款开源的功能丰富、易于使用的在线流程图绘制工具。它拥有直观的操作界面，提供了大量的图形符号库，涵盖了各种行业和领域的常用元素。

二、使用DeepSeek生成数据图Mermaid代码

准备工作

1、 注册DeepSeek官网账号，如果觉得官网会卡，可以使用火山方舟的DeepSeek。

在【模型广场】选择DeepSeek-r1，点击【立即体验】就可以体验有深度思考可联网的DeepSeek了。

2、明确你要绘制的数据图主题，例如业务流程、项目管理流程、工作流等，并整理好相关的流程步骤和关键信息，以便清晰地向DeepSeek描述。

具体操作步骤

1、 我们先给DeepSeek一个身份，让它扮演好这个角色。这一步可以不用联网搜索和深度思考。

2、 在它返回回答后，我们给出需求。如：请帮我画一个公众号运营的流程图。这一步我们需要打开深度思考

DeepSeek 会对输入的内容进行分析和理解，并在短时间内生成一个初步的流程图框架。这个框架可能以简单的图形和线条表示各个流程节点和流向关系。

3、仔细检查生成的框架，查看是否符合你的预期。如果有需要调整的地方，你可以返回输入框，进一步补充或修改描述信息，再次让DeepSeek生成框架，直到满意为止。

三、使用Draw.io绘制数据图

导入DeepSeek生成的框架

1. 复制代码。

   

2. 打开Draw.io网站（https://app.diagrams.net/?src=about），你可以选择在浏览器中直接使用在线版，也可以根据需要下载桌面应用程序。（安装包我会放在文后，大家有需要自取）

   根据你的需要创建一个文件。

   

3. 在Draw.io界面中，点击“插入”，选择“高级”选项，选择“Mermaid”，粘贴复制的代码，点击“插入”。

   

   

细化和美化流程图

1. 添加图形元素：Draw.io提供了丰富的图形符号库，位于界面左侧。根据你的流程图内容，选择合适的图形符号来替换原来的简单图形。

   

2. 调整线条样式：选中流程图中的线条，通过Draw.io的属性设置栏，修改线条的颜色、粗细、样式（如直线、箭头线等）。合理的线条样式能够使流程的流向更加清晰明了。

   

导出和分享流程图

当你完成流程图的细化和美化后，点击“文件”菜单，选择“导出为”选项。Draw.io支持多种文件格式导出，包括PDF、PNG、JPEG、SVG等。

draw.io不仅可以生成流程图，饼图、思维导图、甘特图、顺序图等都可以生成，只要支持mermaid格式就可以。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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