deepseek如何在wps中使用

以下是关于用 DeepSeek 打造个人知识库的相关信息： 可以先将文本拆分成若干小文本块（chunk），通过 embeddings API 将其转换成与语义相关的 embeddings 向量，并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。当用户提出问题时，将问题也转换成向量，与储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块，与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API，从而提高回答的准确性和相关性。例如对于“此文作者是谁？”的问题，可以直观或通过比较 embeddings 向量找到关联度最高的文本块，如“本文作者：越山。xxxx。”。 在 RAGFlow 中，可配置本地部署的 DeepSeek 模型。选择 Ollama 并配置相关信息，导入嵌入模型用于文本向量化。设置系统模型后，可创建知识库，导入文件（可设置文件夹）并解析，解析速度取决于本机 GPU 性能。解析完成后进行检索测试，没问题即可进入聊天界面，还可自行设置助理。 此外，AI 编程与炼金术中也涉及 DeepSeek 的相关知识，如在不同章节中的应用，包括给老外起中文名、驱动 Life Coach 等，具体内容可通过相关链接进一步查看。

以下是关于 deepseek 提示词的相关内容： 生成小红书爆款单词视频：输入单词主题、图片风格、单词数量，选择 deepseekr1 模型生成单词数组。角色为专业的单词生成助手，技能是输出关联英语单词，限制为仅围绕用户输入主题输出相关内容并以数组形式呈现。 Deepseek 时代提示词的关键诉求：完整的长提示词可能不如片段有效甚至干扰模型思考，在 deepseek 时代或模型有深度思考能力时，用户只需在关键点引导，采用“关键诉求直通车”模式，如像对聪明助理打暗号。 让 DeepSeek 生成相机运动轨迹的提示词：以往提示词是场景、构图等的组合，现在可以把这些提示词以“相机运动轨迹”的方式描述给 DeepSeek，如“相机向上飞升至上空轨道视角，拍摄站在泳池旁的女子”。

Claude 3.7 在多个方面表现出色。相较于 DeepSeek R1，除了数学方面，带有扩展思考模式的 Claude 3.7 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色，拿下最高分。在多项基准测试中，“扩展思考”模式加持下的 Claude 3.7 在数学、物理、指令执行、编程等方面刷新了 SOTA，编码能力暴涨 10%以上，几乎完全碾压 o3mini 和 DeepSeek R1，与 Grok 3 不相上下。宾夕法尼亚大学沃顿商学院的教授 Ethan Mollick 对 Claude 3.7 进行了测试，对其能力既惊叹不已又感到一丝不安。例如，Claude 3.7 能通过自然对话或文档获得可运行的程序，还能对需求进行预判和采用新方法思考，生成超出要求的成果。参考资料：https://www.anthropic.com/news/claude37sonnet https://x.com/alexalbert__/status/1894093648121532546 https://x.com/AnthropicAI/status/1894092430560965029 https://www.oneusefulthing.org/p/anewgenerationofaisclaude37

以下是关于利用 DeepSeek 写脚本短视频的相关信息： 基于其他博主开源的视频生成工作流进行了功能优化，实现了视频全自动创建，并写了教程供参考。 功能方面，通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具包括 Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径为：通过 Coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频；发布 Coze 智能体到飞书多维表格；在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体；在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 此外，人们使用 DeepSeek 做了很多事情，例如脑爆活动方案、出会议纪要方案、本地搭超级 AI 助手、处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、改简历、写论文、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站等。 还有案例是让 DeepSeek 给海螺更大胆的想法，如特定的 Prompt 描述，结合海螺 AI 灵动自如的镜头运动，制作游戏恢弘场景，无需昂贵设备和团队，现在编剧“DeepSeek”+导演“你”+创作顾问“海螺 AI”，想象力是唯一边界。

要完全本地化部署 DeepSeek 并使用您的文档、文本、图片等内容进行训练和微调，以下是一些相关的信息和步骤： 1. 模型训练与平台服务： 模型复现与微调：1:1 复现通常没问题，但理解细节并自行制作需要基础知识。有手把手教程、数据集等可帮助 1:1 复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。 训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是以用导学的学习方法。 模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。 2. 平台服务介绍： 阿里云提供多种解决方案。 百炼是提供多种模型服务的 Maas 平台。 派平台是提供云服务的 PaaS 平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。 3. 关于模型训练与数据集相关问题： 数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。 多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。 参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。 本地微调框架：可使用 llama factory 等框架，需搭建并部署。 开源数据下载：可在 GitHub、hugging face、Mo Model Scope 等平台获取。 数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成 SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。 4. 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 5. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 6. 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 7. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 R1 模型的强化学习：通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。 R1 模型的蒸馏与微调：用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 R1 与其他模型的差别：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。 模型的相互帮助：Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 请注意，在进行本地化部署和训练微调时，需要具备一定的技术知识和经验，并且要遵循相关的法律法规和道德规范。

以下是关于第三方满血 DeepSeek R1 的相关信息： 云计算厂商提供的版本及价格特点： PPIO 派欧云：提供满血版全版本 DeepSeekR1，输入价格为￥4/百万 tokens，输出价格为￥16/百万 tokens。开发者福利包括新注册立得 500 万 tokens（关注 PPIO 公众号回“deepseek”再领 1 亿），初创企业认证+10 万算力补贴。产品服务特点为服务稳定性 99.9%，保持 0 故障，与 DeepSeek 官方同价，客户支持通道 10 分钟响应。 百度智能云：DeepSeekR1 限时免费，配额 1000RPM/10000TPM，无调用 tokens 上限。本模型将于 2025 年 2 月 19 日 00:00 起正式商用计费，输入价格 0.002 元/千 tokens，输出价格 0.008 元/千 tokens，有在线体验。 硅基流动：DeepSeekR1 输入价格为￥4/M Tokens，输出价格为￥16/M Tokens，有在线体验。2025 年 2 月 6 日起，未实名用户每日最多请求此模型 100 次。 社区动态： 微信接入 DeepSeek 确认为满血 R1，腾讯将有更多 APP 持续接入。微信推出 AI 搜索功能，提供“快速回答”和“深度思考”选项，用户可获取高质量答案并一键分享。 百度官宣全面接入 DeepSeek，7 亿用户光速进入 AI 搜索时代。2 月 16 日晚，百度文心大模型最新上线的深度搜索功能，也集成到百度搜索当中。 有文章《DeepSeek 的爱情观，远比人类轰轰烈烈》，提出爱情需在工程与诗篇之间找到平衡，保持适度距离，并重新理解承诺为动态过程。行动建议包括分享温暖时刻、表达感激与设定暂停机制。

以下是 WPS 接入 DeepSeek 的流程： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。链接：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ （火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台，在 AI 领域最为大众所熟知的应该是“豆包大模型”，这里就是源头） 2. 创建一个接入点：点击在线推理创建推理接入点 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。然后可能会提示：“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”。如果有提示，就点击“立即开通”，开通一下就可以了。如果无提示则直接到第 5 步，点击确认接入。 4. 点击“立即开通”跳转到此页面，勾选全部模型和协议，一路点击开通即可。（这里是免费的） 5. 确认以下无误后，点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”（我们刚才自己设置的命名）。重点来了：这个就是推理点的 ID，复制他放到您的微信里，发给自己保存一下。 7. 保存后再点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】 8. 如果您已经有 API key 了，就直接查看并复制。如果没有，则点击【创建 API key】 9. 把这个复制好之后，也放到您自己微信里，保存好。到这一步，我们已经完成拿到了模型的密钥。接着，就可以去把它配置到网页聊天里使用。

以下是 WPS 接入 DeepSeek 的流程： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。链接：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ （火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台，在 AI 领域最为大众所熟知的应该是“豆包大模型”，这里就是源头） 2. 创建一个接入点：点击在线推理创建推理接入点 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。然后可能会提示：“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”。如果有提示，就点击“立即开通”，开通一下即可。如果无提示则直接到第 5 步，点击确认接入。 4. 点击“立即开通”跳转到此页面，勾选全部模型和协议，一路点击开通（这里是免费的） 5. 确认以下无误后，点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”（我们刚才自己设置的命名）。重点来了：这个就是推理点的 ID，复制他放到您的微信里，发给自己保存一下。 7. 保存后再点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】 8. 如果您已经有 API key 了，就直接查看并复制。如果没有，则点击【创建 API key】 9. 把这个复制好之后，也放到您自己微信里，保存好。到这一步，我们已经完成拿到了模型的密钥。接着，就可以去把它配置到网页聊天里使用。

要将 AI 添加到 WPS 中，您可以参考以下步骤： 1. 金山软件已宣布 WPS AI，并将大模型（LLM）能力嵌入四大组件：表格、文字、演示、PDF，支持桌面电脑和移动设备。 2. 申请 WPS AI 内测： 内测申请地址为：https://ai.wps.cn/ ，一般需要等待 1、2 天。 3. 下载软件或选择金山在线： 目前 WPS AI 只支持 Windows、安卓、IOS，Mac 用户可以点击金山文档在线使用，地址为：https://www.kdocs.cn/latest 。 4. 输入大纲和要点： 由于 WPS AI 只支持输入主题，不支持导入大纲，且在输入主题的地方有长度限制，输入内容较多的大纲时偶尔会被重新简化，所以可以简化后再输入。 简化后的大纲需要按照特定格式输入，二级标题前面有一个空格，列表前面有两个空格。 也可以选择输入主题自动生成大纲和要求，例如新建 PPT，选择空白 PPT 或者导入 PPT，进入 PPT 编辑页面等方式。

关于 WPS 表格公式的 AI 功能，目前有以下几种不同的工具和插件可以增强其数据处理和分析能力： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求，如数据分析或格式创建，Copilot 会自动完成任务。 3. Formula Bot：提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：这是一款支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

WPS AI 可以辅助一些财务工作。生成式 AI 能够帮助金融服务团队改进内部流程，简化财务团队的日常工作。具体表现为： 1. 预测方面：帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，并建议如何适应模型以支持公司决策。 2. 报告方面：自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务方面：综合、总结并就税法和潜在扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面：帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。

以下是关于 WPS AI 的使用教程： 首先，在与 GPT4 交流制作 PPT 大纲的过程中，通过自然交流体验，经过多次迭代完成大纲。之后使用 WPS AI 对大纲进行优化，其内容会丰富不少，且大纲还能二次修改。接着，利用 WPS AI 制作 PPT，不到 2 分钟即可完成，然后可直接向 WPS AI 提出修改主题配色和字体等要求，30 秒左右就能完成修改。目前 WPS AI 功能强大且免费，建议抓紧使用，不过需注意可能未来会收费。

要基于一条视频的风格结合自己的需求生成新的 demo 视频，您可以参考以下步骤，更高效地达到想要的效果： 1. 准备内容 先准备一段视频中播放的内容文字，比如产品介绍、课程讲解、游戏攻略等。您也可以利用 AI 来生成这段文字。 2. 制作视频 使用剪映 App 进行简单处理。电脑端打开剪映 App，点击“开始创作”。 选择顶部工具栏中的“文本”，点击默认文本右下角的“+”号，为视频添加一个文字内容的轨道。 在界面右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容，这将为数字人提供语音播放的内容以及生成与文字内容相对应的口型。 另外，如果您想用 AI 把小说做成视频，可以按照以下流程： 1. 小说内容分析 使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述 根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成 使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作 将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作 利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成 使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理 对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整 观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享 完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

使用 Claude 的操作说明如下： 1. 输入下面的 Prompt。 2. 输入 Prompt 后，再输入想要解释的中文或英文。 如果输出的样式不满意，建议重新开个窗口，或者修改刷新原始 Prompt，找到好看的一个风格，可以在这里持续对话，会继承这个审美。 Claude AI 是一款由 Anthropic 公司开发的 AI 助手，是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人。它以开创性计算机科学家克劳德·香农（Claude Shannon）的名字命名，利用先进的机器学习技术、自然语言处理和深度学习算法，为各种应用提供支持，包括但不限于数据分析、自动化和个性化辅助。 要注册 Claude.ai，可按以下步骤进行： 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码，然后提交表单。 4. 系统会向邮箱发送一封验证邮件，打开邮件并使用其中的验证码完成邮箱验证。 若在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题，可能的解决方案有： 1. 使用虚拟海外号服务，如 SMSActivate、SMSPool 等，购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册 Claude 账号。 3. 若有海外朋友，可请他们帮忙接收验证码，并告知。 完成注册后，若希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大功能和更高的 API 调用限额，需填写支付信息并选择合适的订阅计划。需注意，订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。 Claude.ai 目前处于公开测试阶段，未付费用户使用平台可能会受到一些限制。

综合使用各种 AI 工具生成视频的步骤如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 在实际操作中，不同工具对画面的处理能力不同，可以根据具体情况组合使用。例如： Pixverse 擅长物体滑行运动，可用于生成相关内容，若有部分不理想，可放到 Pika 里面去局部重绘。 有手部特殊运动的画面，可用 Runway 来辅助完成。 需要人物表情比较自然的画面可使用 Pika 来生成。 以下是一些根据视频脚本生成短视频的 AI 工具： ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频所需要素并生成素材和文本框架。 PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助从图像制作视频并规划内容。 Runway：能够将文本转化为风格化的视频内容。 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

如果您想要生成一张以妇女节为主题、突出阿胶产品在日常生活中使用的海报图，您可以这样提问： “请为我生成一张以妇女节为背景，画面中有女性愉快地使用阿胶产品的场景，比如食用阿胶糕、用阿胶制作美容面膜等，整体色调温馨，突出阿胶产品对女性健康和美丽的重要性的海报图。”

以下是为您找到的与北京大学的 DeepSeek 相关的使用资料： 《》讲座讲解了直接使用 DeepSeek 的三种方法，还分享诸多提示词技巧，如真诚直接、巧用通用公式等。在应用场景方面，DeepSeek 在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛，像辅助办公、教学设计、电商运营等。讲座为人们理解和运用 DeepSeek 提供了全面指导，助力大家借助该技术提升工作、学习和生活效率。 此外，全球数据资产理事会发布的《》也可能对您有所帮助。

以下是使用阿里 PAI 部署大模型的步骤： 1. 模型部署： 选中模型卡片，出现部署按钮。 选择 vLLM 部署。 小插曲：竞价系统（用更便宜的价格部署模型）。 部署完成后在 EAS 服务中可以找到 API 的 endpoint 和 key 信息。 同样在 EAS 服务中可以查看部署情况和日志，如果竞价获得不了资源，可以适当调整价格。 在 EAS 服务中可以直接尝试试用模型。 调试方法：Get models 方法需要用 vllm 框架部署才能支持；chat 方法，比如 7b 的蒸馏模型就换成相应的设置。 尝试部署一个 qwen2.5 7b instruct 的原生模型，并测试问题“9.11 和 9.9 的大小?” 2. 蒸馏>数据： 在本地的 python 环境中或 notebook gallery 里建立一个实例来执行 python。 执行相关代码，最终会获得一个 json 文件，即蒸馏出来的数据集。通常需要检查数据的正确性，再进行下一步的训练微调过程。 3. 作业： 在阿里云 PAI 平台上部署一个模型，并调试验证确认自己的部署成功。 调试信息中修改 content 的内容，必须在 content 内容中带上自己的钉钉“昵称”来向大模型对话。 在截止时间 2025/03/05 之前，将自己调试成功的效果截图（截图中的“content”内必须带着自己的钉钉），提交到「问卷地址」。 4. 模型蒸馏微调： 由于上一步中蒸馏的数据集很小，不足以改变模型权重，因此使用一个别人做好的数据集。在使用前可以打开看下里面的结构，和蒸馏出来的数据结构一致。 建立用于训练的数据集：下载并解压数据集，然后在 PAI 平台的数据集中找到 OSS 存储，建立数据集，然后上传数据集。 开始部署模型进行训练：选择 7b instruct 的原生模型，选择训练。选择全参微调，并选择自定义数据集。注意超参配置。 训练要求需要使用灵骏的资源，比如 8 卡 H100，需要的显存比较大。点击训练，在 DLC 里看到相应状态就是训练成功。 训练完成就可以测试模型效果：在 model gallery 里面找到训练好的模型，点击右上角的部署，使用 vllm 部署。部署完成后，使用相应命令调试。