¶ DeepSeek模型的使用方法
¶ 简介
DeepSeek模型是由国内公司深度求索（DeepSeek）发布的全新一代开源大型语言模型，参数量高达671亿（671B）。该模型分为两类：对话模型（deepseek-V3）和推理模型（deepseek-R1）。本文主要聚焦于deepseek-reasoner推理模型的使用方法和技巧，特别强调其在电商场景下的应用能力。deepseek-reasoner以其强大的逻辑推理和问题解决能力，能够为复杂的业务需求提供支持。
本文主要介绍deepseek推理模型的使用方法和技巧，侧重点在电商场景下的能力。
¶ 选择合适的模型
DeepSeek提供多个模型版本，适用于不同的任务需求：
- deepseek-reasoner：
- 特点：擅长逻辑推理、问题解决和提供逐步解释。
- 适用场景：电商中的复杂客户查询、决策支持、数据分析等需要深层思考的任务。
- deepseek-chat：
- 特点：适合一般对话和快速响应。
- 适用场景：简单的客户咨询、日常问答等无需复杂推理的场景。
根据具体需求选择合适的模型，以获得最佳效果。
¶ 使用方法
- 登录AI CHAT平台，在模型切换处切换为deepseek-reasoner推理模型
2. 在钉钉顶部搜索栏直接搜索“deepseek”选中“deepseekR1助手”进行使用
¶ 使用场景（例子）
¶ 最佳实践和提示
为确保deepseek-reasoner模型的最佳使用体验，请注意以下建议：
- 提供详细上下文：在复杂任务中，尽量输入完整信息（如客户问题背景、数据细节），以提高推理准确性。
- 耐心等待响应：由于模型会生成推理链，响应时间可能稍长，但结果更具深度和可靠性。
- 区分任务类型：对于简单查询，推荐使用deepseek-V3以加快响应速度；复杂任务则选择deepseek-reasoner。
- 理解输出格式：模型返回的答案通常包括推理过程和最终结论，便于用户验证逻辑或直接应用结果。