一、都在用的Deepseek如何与众不同？

1、Deepseek不同版本的使用场景

严格说来，Deepseek只是深度求索公司下的一个AI品牌，Deepseek R1是其中具有推理能力的一个版本。除此之外，它还有不具备推理能力的通用模型Deepseek V3。

R1模型善于解决复杂推理和深度分析任务，如数理逻辑推理和代码编程等开放性任务，我们只需要输入目的，它就可以代替我们思考来解决问题。

是不是所有应用AI的目的都是为了让它代替我们思考呢？是不是给出一个目的都是要希望让AI来帮助我们完成呢？也不是。

其实很多场景下，我们有自己的工作流程，有自己的思考路径，我们需要AI照着我们的流程和思考路径，来帮我完成指定任务下的每一个环节，然后再给出需要的结果。

这个时候就不能用R1模型了，因为它容易发散，容易偏离我们的思考路径。如果要让模型参照我们的思考路径来完成规范性任务，V3模型就能派上用场了。

通俗地说，V3是个听话的孩子，而R1更像是一个聪明但是不太听话的孩子。

除了R1和V3，Deepseek还有联网搜索的功能—RAG（检索增强）。

这里要先普及一个概念：所有的模型都是根据一定的资料库训练出来的，而这些知识库并不是实时更新的。

比如Deepseek最新的知识库截止于2024年的7月。如果我们提出的问题是知识库节点后的问题，就需要联网搜索来解决了。

小结一下，Deepseek有三种使用场景：

第一种，需要推理能力时使用R1模型（深度思索）；

第二种，需要按照我们给定的流程时使用V3模型（不选深度思索）；

第三种，超出知识库节点的问题需要联网搜索，需要注意的是，联网搜索的信息未经训练，直接用容易干扰既有模型的思考路径。

2、Deepseek使用的三种路径

Deepseek刚出来的那段时间，受世界所瞩目，点击量暴增，经常会出现服务器繁忙的情况，这时候可以使用其它渠道的Deepseek模型来加以解决。

通常情况下，可以通过三种途径来使用Deepseek模型。

第一种，Deepseek官方渠道，包括Deepseek官网、Deepseek APP及API接口。

第二种，第三方渠道。

第三方渠道分为两个阶段，前期主要通过选择国家超算平台、硅基流动、纳米AI搜素、秘塔AI搜索等平台接入的Deepseek模型来实现，但这些通常都不是满血版本（参数量为671B），而是蒸馏版本。这个时期的满血版本是要收费的。

在第二个阶段，腾讯元宝、百度搜索都可以免费使用Deepseek的满血版本，不同的是，腾讯元宝主要基于公众号的相关知识，而百度主要基于百度的搜索网页。

因为大量的第三方平台接入了Deepseek模型，很大程度上减轻了Deepseek官网的访问压力，再使用官网的Deepseek模型，很少出现服务器繁忙的提示了。

最后一种，是本地部署，把Deepseek模型安装到自己本地的服务器来使用。

当然，参数量越大，成本就越高，对于个人来说，低参数版本的蒸馏模型就能满足一般使用要求了。

3、Deepseek官网操作界面指南

上图是Deepseek官网的操作界面，可以分为左右侧两大区域：

左侧是历史对话记录及新对话创建按钮区。一次对话只能解决一个问题，但一次对话可以进行多次问答。

需要特别注意的是：当我们的两个问题不具有关联性时，请创建一个新对话，否则上下文会相互干扰，出现答非所问的情况。

右侧是Deepseek的主操作界面：

中间的长条框为提示词命令输入区；

其左下方有“深度思考”和“联网搜索”按钮，当“深度思考”按钮处于蓝色状态时，就是R1模型，当“深度思考”处于浅灰色状态时，就是V3模型；

其右下方有曲别针按钮（上传文件，仅识别文字）和内容发送按钮，需要注意的是，当打开联网搜索时不支持上传文件。

当我们将任务要求发送出去的时候，Deepseek就会在主界面上方展开思索过程，并输出最后的内容。

二、一个案例教会你高效使用Deepseek办公

不仅仅是Deepseek，很多AI工具都可以为办公赋能，主要方向有这么几个：

① 文章撰写；

② 智能数据处理；

③ 数据分析；

④ PPT生成；

⑤ 生成逻辑图、结构图；

⑥ 生成脚本语言，再用其它工具进行编程、绘图或者生成视频等。

对于AI工具，没有最好，只有合不合适。因此，大家要结合自己实际的需求，选择合适的AI工具，而且AI工具是越用得多，会越来越好用。

下面我们就用接入Deepseek-R1（满血版）的腾讯元宝来完成一个工作任务：生成一个工作汇报。

或许你会说：做工作报告？我早就在用了啊！的确，它是能写出来的，也能用，但能复用吗？

那么，如何做出一个既能用，又能复用的工作汇报呢？也就是说，我们不仅要做一个文档，还要基于这个文档整理它的结构做网页的呈现，还要根据这个结构来做PPT的呈现。

我们看到文章，都是可以将定期发布的文档做成模板。工作汇报也一样，有这个模版之后，只需要将前一个季度的工作任务总结的数据，代入到模板中，这个文件就可以当成前一个季度的工作汇报来加以使用了。

假设我们有一个Excel表格，需要将其中的数据一个个复制到模板中，如果手动操作，是不是太麻烦了？

AI能不能解决自动填充模板的需求呢？

那么，这个案例就来完成这个场景下AI应用过程。

首先，要完成模板内容的自动填充，首先得有一个模板。因此，第一件事就是用AI智能生成word文档模板。

接下来，是AI将数据智能填入模板内。但很多场景下的数据信息都是缺失的，那么我们需要AI把这些数据整理出来，这是第三阶段的AI问题提取。

当这些数据填入到模板中之后，我们就有了一个完整的word文稿成品。但在商务发表场合，我们还需要把文稿转换成演讲用的PPT。

有了PPT，我们又希望把文稿中的框架整理出来，变成一个可复用的结构图，这就是AI的第五个应用场景。

接下来，我们把自己当成一个职场小白，一步步引导AI（以腾讯元宝为例）来完成所有的任务。

1、AI智能文撰：创建文档模板

我们现在需要一个工作汇报模板，但我又没写过，不知道工作汇报内容，那我们可以问问AI：

工作汇报到底有哪些内容？有什么结构特征、写作特点？AI就会从它的知识库里提取我们撰写文稿的相关要素。

我们可以这样输入：

请告诉我，一个好的工作汇报文稿应注意哪些要素？

AI经过深度思考，将思考过程及结果呈现出来了。需要注意，这个思考过程非常重要，我们要仔细过一遍，确保AI的思路逻辑没有跑偏。

这是AI产出的内容：

一份工作汇报包含：

① 明确目标与受众；

② 结构清晰、逻辑严谨；

③ 内容简洁，重点突出问题分析与解决方案；

④ 语言表达、视觉呈现、时间控制；

⑤ 互动收尾跟进以及加分技巧。

这些内容非常详实，包括每一个细项需要干什么也写得非常清楚。有了这个逻辑过程和关键要素，那我们就可以基于以上内容来创建模板了。

现在我们已经完成了一个任务：生成工作汇报的关键要素。

接下来，我们要将得到的结果复制，开启另一个对话，用这些要素来创建文稿模板。

我们可以这样写：

请根据以下工作汇报文稿特点来撰写工作汇报文稿模板（附上刚刚得到的结果）。

经过深度思考，AI 将工作汇报分成了四个一级标题，分别是开场、主体、结尾以及最后的附件，每一个标题框架下都有相应的需要描述的内容。

这样，我们就得到了一个可以复用的工作汇报文档模板。

2、AI数据智能：数据自动填充文档模板

假设我们收集的关键数据包括以下部分：

① 核心业绩的指标达成情况；

② 重点项目的阶段性成果；

③ 挑战与风险分析；

④ 下一阶段的目标与资源需求。

要实现自动填充数据，首先要让AI理解数据。我们先将数据表上传到AI，只需要做如下输入：

请告诉我文件中有哪些工作表，并提供每个工作表中的数据据字典。

数据字典就是工作表中的每一列的字段的意义总结，包括数据类型，有何特点。

当AI输出数据字典，我们检查确定没有问题之后，说明AI已经完全理解了数据。如果AI理解跑偏，需要让它重新修正。

接下来，我们开启一个新对话，进行进一步的任务描述：

请使用excel文件中所有工作表中的所有数据，参照以下工作汇报撰写一份工作汇报文稿，需要补充信息的地方，请向我询问。（复制上面得到的文档模板）

AI在经过思考之后，把每一个需要对应的数据放到了模板相应合适的位置。

这时候，文稿还没最终成型，我们需要AI把没有收集到的内容抽取出来。

我们可以这样问：

请问完成这份报告还需要补充哪些信息？并以信息表格的方式提供给我。

接下来，AI会把信息缺失的部分整理成一个详细的表格输出给我们。我们补充完信息之后，再次将缺失信息表格上传，然后向它提问：

请使用excel文件中补充信息，完善以下工作汇报文稿。

于是，我们就得到一个完整的工作汇报了。

当然，很多公司的数据很敏感，我们可以提供AI数据样本，AI输出python代码，执行代码也可以完成数据的填充，但这个过程稍微复杂。为了保证信息安全，公司可以通过模型本地化部署来解决。

通过上面的操作，让我们看到R1模型和以前的大模型对话是完全不一样的。

以前的对话需要我们把需求、背景、任务及所需的所有信息都填充完整才能得到我们想要的结果。但R1模型只需要我们简单的提示，而且越开放越能让它自由发挥，才能更灵活获得完成任务的思维链。

因此，与R1对话是目的导向的，我们只需要把任务和目的表达清楚就行了。需要注意的是，上面每一个步骤都暗合我们人类的思考逻辑：首先输出的是要素，然后基于要素生成模板。

那么，直接让它输出模板会产生什么效果呢？因为R1的思考范围太大了，我们每一个阶段的产出结果都是为了下一个内容限定范围用的条件。

否则，它就会在所有知识范围内找相关要素去生成模板，最后失去焦点了。只有聚焦的文稿模板才更加精准和可用。

进行到这里，我们小结一下使用R1的注意事项：

第一，以目的为导向，不要用过多的提示词限制AI的思考；

第二，AI缺什么就补什么；

第三，每一个阶段产生的结果是下一个任务的限定，使其更为聚焦；

第四，每一个对话只解决一个问题，千万不要把多个问题放一个对话里解决。

3、AI商务演讲：文稿智能转换为商务PPT

如果我们想要把这份工作汇报，可以使用两个智能生成PPT的工具：Kimi和WPS AI。

首先，我们要在腾讯元宝中上传完整的工作汇报文档，然后要求AI对文档做个总结，生成PPT大纲。

我们可以这样问：

请参照文件内容总结，生成markdown格式的PPT大纲。

我们可以这样输入指令：请参照文件内容总结，生成markdown格式的PPT大纲。

Markdown是一种内容结构内的脚本语言，其内容为层级关系，最多有六级标题，六级之后为正文。通常用AI生成PPT和思维导图，都采用Markdown的文件格式。

接下来，我们打开Kimi，点开Kimi的智能体PPT助手，把文档发送给它。

Kimi就会基于内容根据我们选定的模板生成PPT，如果我们对内容和格式都比较满意，那么就可以直接下载PPT文件。

如果我们对配图不太满意，根据用MidJourney等文生图工具生成更专业的、符合内容描述的配图批量做出来。

因为Kimi的PPT模版是通用的，企业使用更希望用自己的模板，那我们可以通过WPSAI上传自己的模板，最终生成PPT文件。

4、AI结构梳理：智能整理文档框架结构图

接下来，还可以让AI生成框架图，又叫逻辑图或结构图。不同的图表往往能更直观地描述复杂的业务场景和流程。

还是在腾讯元宝中，上传我们的工作汇报文档或PPT，输入如下指令：

请总结文件内容，并提炼文件中的结构，生成Mermaid格式的逻辑图。

大模型是无法自己作图的，但是能生成作图的脚本，逻辑图的脚本就是Mermaid格式。

有了结构图的脚本，就可以在能解析Mermaid文件格式的网址（如draw.io）来生成结构图。

如果我们不满足结构图，还可以根据文件内容做成网页（HTML）。将我们的Mermaid文件和PPT文件上传给AI，输入如下指令：

请根据以下Mermaid的结构，将PPT文件的内容制作成带按钮可选择的HTML网页。

AI生成了网页代码，我们可以将这个代码复制出来，复制到记事本里，然后将文件后缀名改成“html”，点开这个文件，就能展现我们的网页版的结构图了。

今天我们学习了三种文档格式：

Markdown（层级结构文档）

Mermaid（结构图）

html（网页）

Python（一种更为广泛的格式），可以用来完成数据分析、编程、游戏、网页等任务。

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