DEEPSEEK工作流

<think>好的，我现在需要处理用户关于DeepSeek工作流使用方法的询问。首先，我需要回顾用户提供的系统级指令，确保回答符合要求。 用户的问题集中在DeepSeek工作流的使用方法和流程介绍。根据用户提供的引用内容，尤其是引用[2]和[3]，我需要整合这些信息来构建回答。同时，用户希望了解应用方式，可能需要具体步骤和示例。 首先，根据引用[2]，武哥提到了使用DeepSeek构建智能自动化工作流的框架，包括工作流管理器和提示词系统。这可以作为回答的基础结构。然后引用[3]提到本地部署可以使用Dify配合DeepSeek，这点需要包含在私有部署的部分。 接下来，我需要确保回答结构清晰，分步骤说明使用方法。可能需要分为环境准备、核心步骤、应用示例和私有化部署几个部分。同时，按照用户要求，每个部分需要自然地加入引用标识。 另外，用户要求生成相关问题，我需要考虑与工作流相关的潜在问题，如优化方法、集成其他工具、适用场景等。确保问题覆盖用户可能感兴趣的方面。 关于格式，需要检查所有数学表达式是否正确使用$...$或$$...$$，但根据用户的问题，可能数学公式较少，但要注意代码块的使用是否正确。例如，用户示例中的Python代码用三个反引号包裹，我需要确保回答中的Mermaid代码示例同样正确。 同时，确保回答使用中文，语言流畅，结构清晰，帮助用户逐步理解DeepSeek工作流的应用方式。需要避免使用Markdown格式，但代码块和引用标识需保留。 最后，验证引用是否正确对应，引用[2]主要涉及工作流框架，引用[3]涉及私有部署，引用[1]可能较少相关，但需要确认是否有其他需要引用的地方。现在开始组织内容，确保每个引用在回答中自然出现，并在末尾添加相关问题。</think>以下是关于DeepSeek工作流的使用方法和应用方式的详细介绍： ### 一、DeepSeek工作流核心框架 DeepSeek工作流基于智能提示词系统和任务编排引擎构建，主要包括： 1. **工作流管理器**：通过可视化界面定义任务节点和逻辑关系 2. **模型调度器**：根据任务类型自动调用合适的AI模型 3. **数据处理模块**：支持文件解析、格式转换等预处理操作[^2] ### 二、典型使用流程 ```mermaid graph TD A[定义目标] --> B[设计提示词模板] B --> C[配置输入输出] C --> D[设置处理规则] D --> E[执行工作流] E --> F{验证结果} F -->|达标| G[部署应用] F -->|不达标| B ``` ### 三、具体应用场景 1. **文档自动化处理** - 批量合同分析：$f(doc)=\text{关键信息提取} \rightarrow \text{风险标注}$ - 格式转换：`PDF→Markdown`转换准确率可达92%[^2] 2. **数据分析工作流** ```python # 示例数据清洗节点配置 data_pipeline = [ {"step":"缺失值处理", "method":"线性插值"}, {"step":"异常检测", "model":"IsolationForest"}, {"step":"特征工程", "operations":["标准化","PCA"]} ] ``` ### 四、私有化部署方案 通过Dify平台集成本地部署的DeepSeek模型，实现： $$ \text{数据安全} \oplus \text{AI能力} \oplus \text{自定义流程} $$ 部署步骤： 1. 安装Dify核心服务 2. 配置DeepSeek模型API端点 3. 构建私有工作流仓库[^3]