deepseek工作流生成后怎么使用
时间: 2025-07-14 17:36:23 浏览: 9
<think>好的,用户想了解如何使用DeepSeek生成工作流,需要教程、使用方法和示例。首先,我需要整理已有的引用内容,看看里面有没有相关的信息。
引用[1]提到使用deepseek-r1的API,通过make和Inoreader等工具搭建工作流,处理数据后同步到Notion。引用[2]中武哥分享了利用DeepSeek构建智能自动化工作流,提到了提示词系统和工作流程设计。引用[3]则详细展示了用DeepSeek和Dify工作流搭建四个应用工具的例子,比如对话主题提取和PPT助手。
用户的需求是教程和示例,所以应该分步骤说明,结合这些引用中的信息。可能需要先介绍准备工作,比如创建API密钥,然后使用工作流管理器如make或Dify,接着设计流程,比如触发器和处理模块,最后给出具体的应用案例。
需要确保步骤清晰,语言易懂,并包含实际示例。同时,要注意引用对应的来源,比如Dify工作流的案例来自引用[3],API的创建步骤来自引用[1]。可能还需要提醒用户注意事项,比如API的安全使用和测试的重要性。
最后,生成相关问题,帮助用户深入理解,比如优化工作流的方法或处理复杂数据的技巧。这样整个回答结构会比较完整,满足用户的需求。</think>以下为基于DeepSeek构建工作流的分步指南,结合官方文档和实际应用案例:
### 一、基础环境准备
1. **API密钥获取**
- 登录DeepSeek控制台创建API密钥[^1]
- 示例请求格式:
```python
import requests
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
response = requests.post("https://api.deepseek.com/v1/chat/completions",
headers=headers,
json={"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]})
```
2. **工作流平台选择**
- 推荐使用Dify[^3]或Make[^1]作为流程控制器
- 典型架构:`触发器 -> DeepSeek处理 -> 数据存储 -> 输出`
### 二、Dify工作流搭建示例
以**多轮文件问答系统**为例[^3]:
```mermaid
graph TD
A[文件上传] --> B(文本解析)
B --> C{内容分类}
C -->|结构化数据| D[DeepSeek摘要生成]
C -->|非结构化数据| E[DeepSeek问答处理]
D --> F[Notion存储]
E --> F
```
### 三、Make平台自动化配置
1. **邮件自动处理流程**
- Inoreader收取邮件 -> Make触发 -> DeepSeek解析 -> Notion归档
2. **API调用参数设置**
- 温度值:`0.7` 控制生成多样性
- 最大长度:`4096` tokens限制
### 四、高级应用场景
1. **PPT自动生成**
$$ \text{大纲生成} \rightarrow \text{分页内容生成} \rightarrow \text{PPTX格式转换}$$
2. **数据分析流程**
```python
# 数据清洗示例
def data_clean(text):
return deepseek_api("请清洗以下数据:\n"+text)
```
### 五、调试与优化
1. 使用测试数据集验证准确率
2. 通过日志分析调整prompt模板
3. 设置错误重试机制(建议最多3次)
阅读全文
相关推荐


















