DeepSeek 深度使用指南
DeepSeek 在推理能力和联网搜索方面表现优异,但需要掌握正确的提问方式才能发挥最大效能。本文将详细介绍其使用场景、提示词工程技巧以及基于 AnythingLLM 搭建个人本地知识库的完整流程。
在哪使用 DeepSeek
在使用前,建议先了解访问渠道和模型状态。
访问方式
- 网页版:直接访问 https://chat.deepseek.com/ 即可使用。
- 客户端:在应用市场搜索相关软件下载。
默认情况下使用的是 V3 模型,点击'深度思考'可切换至 R1 模型(推理能力更强)。此外,开启'联网搜索'功能可以让模型参考最新的网络数据,弥补训练数据的时效性限制。

服务状态监控
如果遇到问题,可以查看官方状态页:https://status.deepseek.com。若显示红色或繁忙,建议稍后重试。

如何高效提需求
相比其他大模型,DeepSeek 对详细流程的描述更为敏感。提供越具体的背景和需求,回答往往越精准。
通用提问模版
背景 + 需求 + 约束条件(可选)
例如:
我家的小孩刚读初一,怎样提高他的英语水平?不需要考虑口语问题。
这种结构能让 AI 给出分区块的详细解答,仿佛一位真人规划师。如果觉得回答不够深入,可以继续针对某一点展开追问。
隐藏玩法总结
- 避免过度结构化:不要一开始就要求严格的角色设定和执行步骤。过于生硬的指令反而可能限制模型的灵活性。尝试自然对话,再逐步收敛到具体任务。
- 模式切换策略:初期先用普通模式聊几轮建立上下文,再开启深度思考模式进行复杂推理。否则一开始就开深度思考,可能会输出过多专业术语,增加理解成本。
- 语言风格调整:如果觉得回答太学术,可以直接要求:'请说人话,我是学生,不要太深,要求好理解'。
几个高阶提示词示例
根据不同场景,可以尝试以下提示词模板:
职场打工人
- 会议纪要整理:将会议录音整理成结构化纪要,包括议题、决策、待办事项及负责人。
- 周报生成:根据本周工作内容,生成逻辑清晰的海报,包含数据成果、问题分析和下周计划。
- 简历优化:优化简历经历,突出岗位匹配的核心能力,并用数据化成果支撑。
- 项目管理拆解:将大型项目拆解为执行步骤,分析优缺点及潜在风险。










