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2025年，AI行業(yè)似乎被按下了快進鍵，這一切都開始于中國的首款AI推理模型Deepseek宣布開源。首先，是國內(nèi)的各種媒介（無論是文字新聞，還是長短視頻）展開高熱度討論；其次，是與國內(nèi)外大模型相較高下的各種測評；然后，是各大平臺相繼接入Deepseek模型，緩解Deepseek的官網(wǎng)訪問壓力；最后，是各路資本的熱烈追捧。

Deepseek之所以爆火，是因為它具有更像人的邏輯思維能力進行深度思考，能代替人去思考和解決某些復雜問題。以前的AI更多是通用模型，不過是基于任務指令通過強化思考能力得出更好答案的一款搜索引擎而已。

今天這篇文章，我們就來學學Deepseek的高效使用。

1、Deepseek不同版本的使用場景

嚴格說來，Deepseek只是深度求索公司下的一個AI品牌，Deepseek R1是其中具有推理能力的一個版本。除此之外，它還有不具備推理能力的通用模型Deepseek V3。R1模型善于解決復雜推理和深度分析任務，如數(shù)理邏輯推理和代碼編程等開放性任務，我們只需要輸入目的，它就可以代替我們思考來解決問題。是不是所有應用AI的目的都是為了讓它代替我們思考呢？是不是給出一個目的都是要希望讓AI來幫助我們完成呢？也不是。其實很多場景下，我們有自己的工作流程，有自己的思考路徑，我們需要AI照著我們的流程和思考路徑，來幫我完成指定任務下的每一個環(huán)節(jié)，然后再給出需要的結果。這個時候就不能用R1模型了，因為它容易發(fā)散，容易偏離我們的思考路徑。如果要讓模型參照我們的思考路徑來完成規(guī)范性任務，V3模型就能派上用場了。通俗地說，V3是個聽話的孩子，而R1更像是一個聰明但是不太聽話的孩子。

除了R1和V3，Deepseek還有聯(lián)網(wǎng)搜索的功能—RAG（檢索增強）。這里要先普及一個概念：所有的模型都是根據(jù)一定的資料庫訓練出來的，而這些知識庫并不是實時更新的。比如Deepseek最新的知識庫截止于2024年的7月。如果我們提出的問題是知識庫節(jié)點后的問題，就需要聯(lián)網(wǎng)搜索來解決了。

小結一下，Deepseek有三種使用場景：

第一種，需要推理能力時使用R1模型（深度思索）；

第二種，需要按照我們給定的流程時使用V3模型（不選深度思索）；

第三種，超出知識庫節(jié)點的問題需要聯(lián)網(wǎng)搜索，需要注意的是，聯(lián)網(wǎng)搜索的信息未經(jīng)訓練，直接用容易干擾既有模型的思考路徑。

2、Deepseek使用的三種路徑

Deepseek剛出來的那段時間，受世界所矚目，點擊量暴增，經(jīng)常會出現(xiàn)服務器繁忙的情況，這時候可以使用其它渠道的Deepseek模型來加以解決。通常情況下，可以通過三種途徑來使用Deepseek模型。第一種，Deepseek官方渠道，包括Deepseek官網(wǎng)、Deepseek APP及API接口。第二種，第三方渠道。第三方渠道分為兩個階段，前期主要通過選擇國家超算平臺、硅基流動、納米AI搜素、秘塔AI搜索等平臺接入的Deepseek模型來實現(xiàn)，但這些通常都不是滿血版本（參數(shù)量為671B），而是蒸餾版本。這個時期的滿血版本是要收費的。

在第二個階段，騰訊元寶、百度搜索都可以免費使用Deepseek的滿血版本，不同的是，騰訊元寶主要基于公眾號的相關知識，而百度主要基于百度的搜索網(wǎng)頁。因為大量的第三方平臺接入了Deepseek模型，很大程度上減輕了Deepseek官網(wǎng)的訪問壓力，再使用官網(wǎng)的Deepseek模型，很少出現(xiàn)服務器繁忙的提示了。最后一種，是本地部署，把Deepseek模型安裝到自己本地的服務器來使用。當然，參數(shù)量越大，成本就越高，對于個人來說，低參數(shù)版本的蒸餾模型就能滿足一般使用要求了。

3、Deepseek官網(wǎng)操作界面指南

上圖是Deepseek官網(wǎng)的操作界面，可以分為左右側兩大區(qū)域：左側是歷史對話記錄及新對話創(chuàng)建按鈕區(qū)。一次對話只能解決一個問題，但一次對話可以進行多次問答。

需要特別注意的是：當我們的兩個問題不具有關聯(lián)性時，請創(chuàng)建一個新對話，否則上下文會相互干擾，出現(xiàn)答非所問的情況。

右側是Deepseek的主操作界面：中間的長條框為提示詞命令輸入?yún)^(qū)；其左下方有“深度思考”和“聯(lián)網(wǎng)搜索”按鈕，當“深度思考”按鈕處于藍色狀態(tài)時，就是R1模型，當“深度思考”處于淺灰色狀態(tài)時，就是V3模型；其右下方有曲別針按鈕（上傳文件，僅識別文字）和內(nèi)容發(fā)送按鈕，需要注意的是，當打開聯(lián)網(wǎng)搜索時不支持上傳文件。

當我們將任務要求發(fā)送出去的時候，Deepseek就會在主界面上方展開思索過程，并輸出最后的內(nèi)容。

不僅僅是Deepseek，很多AI工具都可以為辦公賦能，主要方向有這么幾個：① 文章撰寫；② 智能數(shù)據(jù)處理；③ 數(shù)據(jù)分析；④ PPT生成；⑤ 生成邏輯圖、結構圖；⑥ 生成腳本語言，再用其它工具進行編程、繪圖或者生成視頻等。

對于AI工具，沒有最好，只有合不合適。因此，大家要結合自己實際的需求，選擇合適的AI工具，而且AI工具是越用得多，會越來越好用。

下面我們就用接入Deepseek-R1（滿血版）的騰訊元寶來完成一個工作任務：生成一個工作匯報?；蛟S你會說：做工作報告？我早就在用了??！的確，它是能寫出來的，也能用，但能復用嗎？

那么，如何做出一個既能用，又能復用的工作匯報呢？也就是說，我們不僅要做一個文檔，還要基于這個文檔整理它的結構做網(wǎng)頁的呈現(xiàn)，還要根據(jù)這個結構來做PPT的呈現(xiàn)。我們看到文章，都是可以將定期發(fā)布的文檔做成模板。工作匯報也一樣，有這個模版之后，只需要將前一個季度的工作任務總結的數(shù)據(jù)，代入到模板中，這個文件就可以當成前一個季度的工作匯報來加以使用了。

假設我們有一個Excel表格，需要將其中的數(shù)據(jù)一個個復制到模板中，如果手動操作，是不是太麻煩了？AI能不能解決自動填充模板的需求呢？那么，這個案例就來完成這個場景下AI應用過程。

首先，要完成模板內(nèi)容的自動填充，首先得有一個模板。因此，第一件事就是用AI智能生成word文檔模板。接下來，是AI將數(shù)據(jù)智能填入模板內(nèi)。但很多場景下的數(shù)據(jù)信息都是缺失的，那么我們需要AI把這些數(shù)據(jù)整理出來，這是第三階段的AI問題提取。當這些數(shù)據(jù)填入到模板中之后，我們就有了一個完整的word文稿成品。但在商務發(fā)表場合，我們還需要把文稿轉換成演講用的PPT。有了PPT，我們又希望把文稿中的框架整理出來，變成一個可復用的結構圖，這就是AI的第五個應用場景。接下來，我們把自己當成一個職場小白，一步步引導AI（以騰訊元寶為例）來完成所有的任務。

1、AI智能文撰：創(chuàng)建文檔模板

我們現(xiàn)在需要一個工作匯報模板，但我又沒寫過，不知道工作匯報內(nèi)容，那我們可以問問AI：工作匯報到底有哪些內(nèi)容？有什么結構特征、寫作特點？AI就會從它的知識庫里提取我們撰寫文稿的相關要素。

我們可以這樣輸入：請告訴我，一個好的工作匯報文稿應注意哪些要素？AI經(jīng)過深度思考，將思考過程及結果呈現(xiàn)出來了。需要注意，這個思考過程非常重要，我們要仔細過一遍，確保AI的思路邏輯沒有跑偏。

這是AI產(chǎn)出的內(nèi)容：

一份工作匯報包含：① 明確目標與受眾；② 結構清晰、邏輯嚴謹；③ 內(nèi)容簡潔，重點突出問題分析與解決方案；④ 語言表達、視覺呈現(xiàn)、時間控制；⑤ 互動收尾跟進以及加分技巧。

這些內(nèi)容非常詳實，包括每一個細項需要干什么也寫得非常清楚。有了這個邏輯過程和關鍵要素，那我們就可以基于以上內(nèi)容來創(chuàng)建模板了。

現(xiàn)在我們已經(jīng)完成了一個任務：生成工作匯報的關鍵要素。接下來，我們要將得到的結果復制，開啟另一個對話，用這些要素來創(chuàng)建文稿模板。

我們可以這樣寫：請根據(jù)以下工作匯報文稿特點來撰寫工作匯報文稿模板（附上剛剛得到的結果）。經(jīng)過深度思考，AI 將工作匯報分成了四個一級標題，分別是開場、主體、結尾以及最后的附件，每一個標題框架下都有相應的需要描述的內(nèi)容。這樣，我們就得到了一個可以復用的工作匯報文檔模板。

2.AI數(shù)據(jù)智能：數(shù)據(jù)自動填充文檔模板

假設我們收集的關鍵數(shù)據(jù)包括以下部分：① 核心業(yè)績的指標達成情況；② 重點項目的階段性成果；③ 挑戰(zhàn)與風險分析；④ 下一階段的目標與資源需求。

要實現(xiàn)自動填充數(shù)據(jù)，首先要讓AI理解數(shù)據(jù)。我們先將數(shù)據(jù)表上傳到AI，只需要做如下輸入：請告訴我文件中有哪些工作表，并提供每個工作表中的數(shù)據(jù)據(jù)字典。數(shù)據(jù)字典就是工作表中的每一列的字段的意義總結，包括數(shù)據(jù)類型，有何特點。當AI輸出數(shù)據(jù)字典，我們檢查確定沒有問題之后，說明AI已經(jīng)完全理解了數(shù)據(jù)。如果AI理解跑偏，需要讓它重新修正。

接下來，我們開啟一個新對話，進行進一步的任務描述：請使用excel文件中所有工作表中的所有數(shù)據(jù)，參照以下工作匯報撰寫一份工作匯報文稿，需要補充信息的地方，請向我詢問。（復制上面得到的文檔模板）。AI在經(jīng)過思考之后，把每一個需要對應的數(shù)據(jù)放到了模板相應合適的位置。

這時候，文稿還沒最終成型，我們需要AI把沒有收集到的內(nèi)容抽取出來。我們可以這樣問：請問完成這份報告還需要補充哪些信息？并以信息表格的方式提供給我。接下來，AI會把信息缺失的部分整理成一個詳細的表格輸出給我們。我們補充完信息之后，再次將缺失信息表格上傳，然后向它提問：請使用excel文件中補充信息，完善以下工作匯報文稿。

于是，我們就得到一個完整的工作匯報了。當然，很多公司的數(shù)據(jù)很敏感，我們可以提供AI數(shù)據(jù)樣本，AI輸出python代碼，執(zhí)行代碼也可以完成數(shù)據(jù)的填充，但這個過程稍微復雜。為了保證信息安全，公司可以通過模型本地化部署來解決。通過上面的操作，讓我們看到R1模型和以前的大模型對話是完全不一樣的。

以前的對話需要我們把需求、背景、任務及所需的所有信息都填充完整才能得到我們想要的結果。但R1模型只需要我們簡單的提示，而且越開放越能讓它自由發(fā)揮，才能更靈活獲得完成任務的思維鏈。因此，與R1對話是目的導向的，我們只需要把任務和目的表達清楚就行了。需要注意的是，上面每一個步驟都暗合我們?nèi)祟惖乃伎歼壿嫞菏紫容敵龅氖且?，然后基于要素生成模板。那么，直接讓它輸出模板會產(chǎn)生什么效果呢？因為R1的思考范圍太大了，我們每一個階段的產(chǎn)出結果都是為了下一個內(nèi)容限定范圍用的條件。否則，它就會在所有知識范圍內(nèi)找相關要素去生成模板，最后失去焦點了。只有聚焦的文稿模板才更加精準和可用。

進行到這里，我們小結一下使用R1的注意事項：第一，以目的為導向，不要用過多的提示詞限制AI的思考；第二，AI缺什么就補什么；第三，每一個階段產(chǎn)生的結果是下一個任務的限定，使其更為聚焦；第四，每一個對話只解決一個問題，千萬不要把多個問題放一個對話里解決。

3、AI商務演講：文稿智能轉換為商務PPT

如果我們想要把這份工作匯報，可以使用兩個智能生成PPT的工具：Kimi和WPS AI。首先，我們要在騰訊元寶中上傳完整的工作匯報文檔，然后要求AI對文檔做個總結，生成PPT大綱。

我們可以這樣問：請參照文件內(nèi)容總結，生成markdown格式的PPT大綱。我們可以這樣輸入指令：請參照文件內(nèi)容總結，生成markdown格式的PPT大綱。Markdown是一種內(nèi)容結構內(nèi)的腳本語言，其內(nèi)容為層級關系，最多有六級標題，六級之后為正文。通常用AI生成PPT和思維導圖，都采用Markdown的文件格式。接下來，我們打開Kimi，點開Kimi的智能體PPT助手，把文檔發(fā)送給它。Kimi就會基于內(nèi)容根據(jù)我們選定的模板生成PPT，如果我們對內(nèi)容和格式都比較滿意，那么就可以直接下載PPT文件。

如果我們對配圖不太滿意，根據(jù)用MidJourney等文生圖工具生成更專業(yè)的、符合內(nèi)容描述的配圖批量做出來。因為Kimi的PPT模版是通用的，企業(yè)使用更希望用自己的模板，那我們可以通過WPSAI上傳自己的模板，最終生成PPT文件。

4、AI結構梳理：智能整理文檔框架結構圖

接下來，還可以讓AI生成框架圖，又叫邏輯圖或結構圖。不同的圖表往往能更直觀地描述復雜的業(yè)務場景和流程。還是在騰訊元寶中，上傳我們的工作匯報文檔或PPT，輸入如下指令：請總結文件內(nèi)容，并提煉文件中的結構，生成Mermaid格式的邏輯圖。大模型是無法自己作圖的，但是能生成作圖的腳本，邏輯圖的腳本就是Mermaid格式。有了結構圖的腳本，就可以在能解析Mermaid文件格式的網(wǎng)址（如draw.io）來生成結構圖。

如果我們不滿足結構圖，還可以根據(jù)文件內(nèi)容做成網(wǎng)頁（HTML）。將我們的Mermaid文件和PPT文件上傳給AI，輸入如下指令：請根據(jù)以下Mermaid的結構，將PPT文件的內(nèi)容制作成帶按鈕可選擇的HTML網(wǎng)頁。AI生成了網(wǎng)頁代碼，我們可以將這個代碼復制出來，復制到記事本里，然后將文件后綴名改成“html”，點開這個文件，就能展現(xiàn)我們的網(wǎng)頁版的結構圖了。

今天我們學習了三種文檔格式：Markdown（層級結構文檔）、Mermaid（結構圖）、html（網(wǎng)頁）、Python（一種更為廣泛的格式），可以用來完成數(shù)據(jù)分析、編程、游戲、網(wǎng)頁等任務。

學習AI是一回事，會用AI又是另一回事。上面介紹的方法都是我自己使用AI的經(jīng)驗總結，并不能解決所有的特例問題。要想用好AI，就兩個字：多用。
剛開始可能會很痛苦，因為有的任務我們能做得比AI更快更好，但即便我們自己能做，也盡量讓AI來協(xié)助我們完成，只要克服這一個階段，前面就是一片廣闊的天地。