一、基础模型：AI交互的底层引擎

Deepseek的基础模型是其所有功能的基石，采用Transformer架构的预训练语言模型，通过海量文本数据训练获得强大的语言理解与生成能力。该模型的核心特点可归纳为三点：

1.1 模型架构解析

基础模型采用12层Transformer编码器-解码器结构，参数规模达13亿，支持中英文双语处理。其训练数据涵盖百科知识、新闻资讯、技术文档等20余个领域，通过自监督学习掌握语法规则、语义关联和事实性知识。例如输入”解释量子纠缠现象”，模型能准确生成包含薛定谔方程、贝尔不等式等专业内容的科普文本。

1.2 典型应用场景

• 文本生成：撰写产品说明书、会议纪要等结构化文本
• 知识问答：解决编程问题、法律条文查询等事实性需求
• 多轮对话：保持上下文连贯性，支持长达20轮的交互

1.3 操作指南

在Deepseek界面选择”基础模型”模式，输入框支持Markdown语法。建议采用”角色+任务+格式”的三段式提问，例如：”作为数据分析师，用Python代码分析销售数据，输出折线图”。

二、深度思考（R1）：逻辑推理的增强模块

深度思考（R1）是Deepseek的进阶功能，通过引入思维链（Chain-of-Thought）技术，将复杂问题拆解为多个推理步骤。该功能特别适合需要严谨论证的场景。

2.1 技术原理

R1模块采用”分解-推理-验证”的三阶段流程：

1. 问题分解：将宏观问题拆解为可执行的子任务
2. 逻辑推理：对每个子任务进行因果分析
3. 结果验证：通过反向推理检查结论合理性

2.2 实战案例

当询问”如何优化电商平台的用户留存率”时，R1会生成如下分析：

1. 数据层：分析用户行为日志，识别流失节点
2. 策略层：设计积分体系（每消费1元积1分，满100分兑换优惠券）
3. 技术层：实现A/B测试框架，对比不同策略效果
4. 监控层：建立日活用户（DAU）看板，设置10%下降阈值预警

2.3 使用建议

• 开启R1模式：在问题后追加”请使用深度思考模式”
• 复杂问题处理：建议问题拆解为3-5个逻辑步骤
• 结果验证：要求输出”推理过程可信度评分”（0-100分）

三、联网搜索：实时信息的整合利器

联网搜索功能突破了传统AI模型的时效性限制，通过调用实时网络数据提供最新信息。该功能采用”检索-增强-生成”（RAG）技术架构。

3.1 技术实现

1. 检索层：接入多个权威数据源（含学术数据库、政府公开信息等）
2. 增强层：对检索结果进行相关性排序和事实核查
3. 生成层：将验证后的信息整合到回答中

3.2 场景化应用

• 时事分析：解释”欧盟AI法案对科技企业的影响”
• 技术更新：获取”Python 3.12新特性详解”
• 市场调研：统计”2024年新能源汽车销量排行榜”

3.3 操作技巧

• 使用引号精确检索：”2024年GDP增长率”
• 限定时间范围：添加”最近三个月”等时间条件
• 多源验证：要求”提供至少3个权威来源”

四、上传附件：结构化数据的处理中枢

上传附件功能支持PDF、Word、Excel、CSV等10余种格式，通过OCR识别和表格解析技术提取关键信息。

4.1 技术亮点

• 文档解析：支持最大50MB文件的精准解析
• 表格处理：自动识别表头关系，支持跨表计算
• 图表解读：提取折线图、柱状图的数据趋势

4.2 典型用例

• 合同审查：上传采购合同，自动提取付款条款、违约责任
• 财报分析：解析上市公司年报，计算毛利率、ROE等指标
• 科研论文：提取实验方法、结果数据等关键信息

4.3 高级操作

# 示例：使用Deepseek API处理上传的CSV文件
import requests
url = "https://api.deepseek.com/v1/file_analysis"
files = {'file': open('sales_data.csv', 'rb')}
data = {'analysis_type': 'trend_detection'}
response = requests.post(url, files=files, data=data)
print(response.json())

五、功能协同使用策略

四大功能可组合形成强大工作流：

1. 基础模型生成初稿
2. R1模式优化逻辑结构
3. 联网搜索补充最新数据
4. 上传附件验证事实准确性

例如撰写行业分析报告时，可先上传行业白皮书作为背景资料，通过联网搜索获取最新政策，使用R1模式构建分析框架，最后用基础模型完善语言表达。

六、常见问题解决方案

1. 回答不准确：检查问题是否明确，尝试拆解为多个简单问题
2. 联网失败：确认网络连接，使用”!refresh”命令重试
3. 附件解析错误：确保文件为支持格式，简化复杂表格结构
4. R1模式卡顿：减少问题复杂度，或分阶段提问

通过系统掌握这四大功能，用户可将Deepseek从简单的问答工具升级为智能工作助手。建议新手从基础模型开始，逐步解锁高级功能，最终形成个性化的AI使用范式。在实际应用中，保持”明确需求-选择功能-验证结果”的三步法，可显著提升工作效率。