清華大學DeepSeek如何賦能職場應用（PDF文件）-AI教程攻略

人工智能（AI）技術正以前所未有的速度改變著職場的面貌。從自動化流程到智能決策支持，AI工具已經成為提升工作效率和創新能力的關鍵因素。DeepSeek作為一款前沿的AI工具，憑借其強大的功能和靈活的應用場景，正在成為職場人士的新寵。本文將深入介紹DeepSeek如何賦能職場，幫助讀者從入門到精通，掌握其在實際工作中的應用技巧。

DeepSeek簡介

背景與團隊

• DeepSeek團隊由清華大學的頂尖學者和研究人員組成，成員包括博士生和博士后，他們在人機共生、AIGC短視頻、AI診療等多個領域有著深厚的研究背景。團隊致力于探索人機協同和人機共生的學術與實踐模式，目標是打造能夠駕馭AI、熟悉AI并實現人類與AI共生發展的新模式。

技術架構

• DeepSeek的技術架構基于強大的基座大模型，能實現自然語言對話、推理、任務執行和創造力增強等多種功能。核心組件包括Chatbot（聊天機器人）、Reasoner（推理器）、Agent（代理）、Innovator（創新者）和Organization（組織）。組件協同工作，支持從簡單的文本生成到復雜的項目管理等多種任務。

獲獎榮譽

• DeepSeek在多個國際和國內賽事中屢獲殊榮，在2024年的“AI4S Cup LLM挑戰賽”中，DeepSeek團隊憑借其大模型科學文獻分析能力獲得了一等獎。在Kaggle的The Learning Agency Lab – PII Data Detection比賽中獲得金牌，在金山辦公2024中文文本智能校對大賽中榮獲第二名。

DeepSeek三種模式及對比

基礎模型（V3）

• 是DeepSeek的通用模型，適用于絕大多數任務。高效便捷，能快速生成文本、表格、代碼注釋等。

深度思考（R1）

• 是DeepSeek的推理模型，擅長處理復雜的推理和深度分析任務，如數理邏輯推理和編程代碼。與V3模型相比，R1能更好地應對復雜問題，提供更深入的分析和解決方案。

聯網搜索（RAG）

• 通過檢索增強生成技術，結合最新的知識庫提供答案。這種模式特別適合需要最新信息支持的任務，如市場調研和行業動態分析。

三種模式的對比維度

• 維度	V3模型	R1模型
  操作規范性	強規范約束，操作路徑明確	弱規范約束，操作路徑開放
  結果導向性	目標確定性高，結果可預期	目標開放性高，結果多樣性
  路徑靈活性	線性路徑，流程標準化	網狀路徑，多路徑探索
  響應模式	被動適配，按規則執行	主動創新，自主決策
  風險特征	低風險，穩定可控	高風險，不確定性高

通過以上對比，用戶可以根據任務需求選擇合適的模式。

• 對于需要快速生成文本的任務，V3模型是最佳選擇；

• 對于需要深入分析和推理的任務，可以選擇R1模型。

DeepSeek的提示詞技巧

基礎模型（V3）提示詞要點

• 在使用基礎模型（V3）時，提示詞需要清晰明確，包括角色、任務、目標和操作要求。例如，如果需要生成一份關于某產品的市場分析報告

• 提示詞可以這樣寫：“作為經驗豐富的市場分析師，寫一份關于XX產品的市場分析報告，重點分析其競爭優勢和市場趨勢，字數不少于1500字，以PDF格式輸出。” 這樣的提示詞能幫助V3模型準確理解任務并生成高質量的輸出。

深度思考（R1）提示詞特點

• 深度思考（R1）模型對提示詞的要求相對寬松，只需明確目標即可。例如，如果需要分析一個算法的優缺點并提出改進方案

• 提示詞可以簡單地寫為：“請分析該算法的優缺點并提出改進方案。” R1模型會自主探索解決方案，提供多樣化的結果。

RTGO提示語結構

• RTGO提示語結構包括四個要素：Role（角色）、Task（任務）、Goal（目標）、Objective（操作要求）。

• Role：經驗豐富的數據分析師
• Task：寫一份關于XX產品的市場分析報告
• Goal：通過該報告為相關企業管理者提供策略支撐
• Objective：字數不少于1500字，以PDF格式輸出

CO-STAR提示語框架

• CO-STAR提示語框架包括六個要素：Response（回應類型）、Context（上下文）、Objective（目標）、Style（風格）、Tone（語調）、Audience（受眾）。

• Response：一份詳細的研究報告
• Context：XX產品的市場分析
• Objective：為管理者提供策略支撐
• Style：專業、詳細
• Tone：嚴肅
• Audience：企業管理者

通過滿足提示詞結構和框架，可以更有效地與DeepSeek溝通，提高任務的完成質量和效率。

DeepSeek在職場中的多場景應用