清华大学DeepSeek在职场应用中的赋能实践与探索（PDF文件） – AI技术教程分析

人工智能（AI）技术正以前所未有的速度改变着职场的面貌。从自动化流程到智能决策支持，AI工具已经成为提升工作效率和创新能力的关键因素。DeepSeek作为一款前沿的AI工具，凭借其强大的功能和灵活的应用场景，正在成为职场人士的新宠。本文将深入介绍DeepSeek如何赋能职场，帮助读者从入门到精通，掌握其在实际工作中的应用技巧。

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DeepSeek简介

背景与团队

• DeepSeek团队由清华大学的顶尖学者和研究人员组成，成员包括博士生和博士后，他们在人机共生、AIGC短视频、AI诊疗等多个领域有着深厚的研究背景。团队致力于探索人机协同和人机共生的学术与实践模式，目标是打造能够驾驭AI、熟悉AI并实现人类与AI共生发展的新模式。

技术架构

• DeepSeek的技术架构基于强大的基座大模型，能实现自然语言对话、推理、任务执行和创造力增强等多种功能。核心组件包括Chatbot（聊天机器人）、Reasoner（推理器）、Agent（代理）、Innovator（创新者）和Organization（组织）。组件协同工作，支持从简单的文本生成到复杂的项目管理等多种任务。

获奖荣誉

• DeepSeek在多个国际和国内赛事中屡获殊荣，在2024年的“AI4S Cup LLM挑战赛”中，DeepSeek团队凭借其大模型科学文献分析能力获得了一等奖。在Kaggle的The Learning Agency Lab – PII Data Detection比赛中获得金牌，在金山办公2024中文文本智能校对大赛中荣获第二名。

DeepSeek三种模式及对比

基础模型（V3）

• 是DeepSeek的通用模型，适用于绝大多数任务。高效便捷，能快速生成文本、表格、代码注释等。

深度思考（R1）

• 是DeepSeek的推理模型，擅长处理复杂的推理和深度分析任务，如数理逻辑推理和编程代码。与V3模型相比，R1能更好地应对复杂问题，提供更深入的分析和解决方案。

联网搜索（RAG）

• 通过检索增强生成技术，结合最新的知识库提供答案。这种模式特别适合需要最新信息支持的任务，如市场调研和行业动态分析。

三种模式的对比维度

• 维度	V3模型	R1模型
  操作规范性	强规范约束，操作路径明确	弱规范约束，操作路径开放
  结果导向性	目标确定性高，结果可预期	目标开放性高，结果多样性
  路径灵活性	线性路径，流程标准化	网状路径，多路径探索
  响应模式	被动适配，按规则执行	主动创新，自主决策
  风险特征	低风险，稳定可控	高风险，不确定性高

通过以上对比，用户可以根据任务需求选择合适的模式。

• 对于需要快速生成文本的任务，V3模型是最佳选择；
• 对于需要深入分析和推理的任务，可以选择R1模型。

DeepSeek的提示词技巧

基础模型（V3）提示词要点

• 在使用基础模型（V3）时，提示词需要清晰明确，包括角色、任务、目标和操作要求。例如，如果需要生成一份关于某产品的市场分析报告
• 提示词可以这样写：“作为经验丰富的市场分析师，写一份关于XX产品的市场分析报告，重点分析其竞争优势和市场趋势，字数不少于1500字，以PDF格式输出。” 这样的提示词能帮助V3模型准确理解任务并生成高质量的输出。

深度思考（R1）提示词特点

• 深度思考（R1）模型对提示词的要求相对宽松，只需明确目标即可。例如，如果需要分析一个算法的优缺点并提出改进方案
• 提示词可以简单地写为：“请分析该算法的优缺点并提出改进方案。” R1模型会自主探索解决方案，提供多样化的结果。

RTGO提示语结构

• RTGO提示语结构包括四个要素：Role（角色）、Task（任务）、Goal（目标）、Objective（操作要求）。
  • Role：经验丰富的数据分析师