微信接入DeepSeek满血版,搜索更好用了

👇我的小册 AI工具100个实战小案例:(100个AI工具实战小案例) ,原价299,限时早鸟价29,满100人涨10元。

诸多用户发现,微信已为搜索功能接入DeepSeek-R1模型,但该功能处于小范围灰度测试中。

被灰度到的用户,可在对话框顶部搜索入口,看到“AI搜索”字样,若未显示该入口,说明暂未覆盖到账号,只有等待后续开放。

cfe192d318f798ee83a1e58992746d82.jpeg

a5048fbb025cceb96c6af72c1163d5c3.jpeg

点击“AI搜索”进入后,界面底部会出现两个模式选择。

选择“快速回答” 模式,会提供最常用,快速高效的回答。比如当我们想了解天气状况时,它可以快速给出答案,满足及时性需求。

选择“深度思考”模式,便可获得由R1模型经过长思考提供的更全面的回答。且会展示完整思考过程,同时页面最下方还支持继续提问。

e10be688cbd83cfa9c30048321a47d82.jpeg

据测试,回答引用的消息源既包括公众号推文,也包括网页信息以及公开数据。用户还可以直接将内容分享至聊天或朋友圈。

但目前该模式还有些不足,比如不支持连续问答以及显示历史问答。

对于微信接入DeepSeek一事,腾讯相关人士表示:确有此事,微信搜一搜在调用混元大模型丰富AI搜索的同时,近日正式灰度测试接入DeepSeek,用的是满血版。

分析认为,DeepSeek在自然语言处理上的优势能提升微信搜索的精准度,AI可结合聊天记录/公众号内容提供个性化答案,DeepSeek的开源属性与微信生态契合,未来可拓展智能客服等场景。

此前,腾讯旗下AI助手“元宝”接入了R1模型,可提供对话、联网搜索等服务。

9acbfbdafc2123ee14bec70a40a83f97.png

据悉,腾讯元宝的联网搜索,覆盖了微信公众号等腾讯生态内容及互联网权威信源,答案准确性更高。这也是元宝在众多同类AI应用中所拥有的差异化优势。

编辑:cc

转自:电脑报

图片

最后推荐一下我们团队写的AI工具一本通,现在AI工具非常多,我们团队会对AI视频工具,AI数字人,AI写作,AI绘画,AI抠图,AI编程,AI音乐等主流的领域挖掘相关的工具.

欢迎订阅:原价299 现在早鸟价是29,现在是早期小册刚开始写,越早买越划算,还送永久陪伴群。24小时无理由退款,放心食用!满100人 涨10元,有兴趣的可以提前锁定价格!另外我们会送永久陪伴群,(满100人抽1次),包邮送出一些AI书,每本书的价格都是远超这个小册的门票,算是福利大家,感谢大家的支持。

图片

图片

有兴趣的同学可以,早点下单,锁定价格,越早买越划算!

a66ae222663bc4dbf68df29ed1886d57.png

采用PyQt5框架与Python编程语言构建图书信息管理平台 本项目基于Python编程环境,结合PyQt5图形界面开发库,设计实现了一套完整的图书信息管理解决方案。该系统主要面向图书馆、书店等机构的日常运营需求,通过模块化设计实现了图书信息的标准化管理流程。 系统架构采用典型的三层设计模式,包含数据存储层、业务逻辑层和用户界面层。数据持久化方案支持SQLite轻量级数据库与MySQL企业级数据库的双重配置选项,通过统一的数据库操作接口实现数据存取隔离。在数据建模方面,设计了包含图书基本信息、读者档案、借阅记录等核心数据实体,各实体间通过主外键约束建立关联关系。 核心功能模块包含六大子系统: 1. 图书编目管理:支持国际标准书号、中国图书馆分类法等专业元数据的规范化著录,提供批量导入与单条录入两种数据采集方式 2. 库存动态监控:实时追踪在架数量、借出状态、预约队列等流通指标,设置库存预警阈值自动提醒补货 3. 读者服务管理:建立完整的读者信用评价体系,记录借阅历史与违规行为,实施差异化借阅权限管理 4. 流通业务处理:涵盖借书登记、归还处理、续借申请、逾期计算等标准业务流程,支持射频识别技术设备集成 5. 统计报表生成:按日/月/年周期自动生成流通统计、热门图书排行、读者活跃度等多维度分析图表 6. 系统维护配置:提供用户权限分级管理、数据备份恢复、操作日志审计等管理功能 在技术实现层面,界面设计遵循Material Design设计规范,采用QSS样式表实现视觉定制化。通过信号槽机制实现前后端数据双向绑定,运用多线程处理技术保障界面响应流畅度。数据验证机制包含前端格式校验与后端业务规则双重保障,关键操作均设有二次确认流程。 该系统适用于中小型图书管理场景,通过可扩展的插件架构支持功能模块的灵活组合。开发过程中特别注重代码的可维护性,采用面向对象编程范式实现高内聚低耦合的组件设计,为后续功能迭代奠定技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 如何在微信中集成DeepSeek API #### 准备工作 为了使 DeepSeek 能够顺利接入微信并提供智能服务,获取 DeepSeek 的 API Key 是必不可少的第一步[^3]。这一步骤确保开发者能够合法调用 DeepSeek 提供的各项功能和服务。 #### 实现过程 一旦获得了有效的 API Key, 开发者可以按照如下方式实现 DeepSeek微信的集成: 1. **配置服务器环境** 确保服务器端已安装必要的开发工具和库文件,以便处理来自微信的消息请求以及向 DeepSeek 发起 API 请求。通常情况下,Python 或 Node.js 是较为推荐的选择之一。 2. **编写接口逻辑** 下面是一个简单的 Python Flask 应用来展示如何接收微信消息并通过 DeepSeek 进行处理的例子: ```python from flask import Flask, request, jsonify import requests app = Flask(__name__) DEEPSEEK_API_KEY = 'your_api_key_here' @app.route('/wechat', methods=['POST']) def wechat(): data = request.json # 处理接收到的信息... response_data = { "msgtype": "text", "text": { "content": process_message(data['Content']) # 假设 Content 字段存储用户发送的内容 } } return jsonify(response_data) def process_message(message): url = f"https://api.deepseek.com/v1/process" headers = {"Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}"} payload = {"message": message} resp = requests.post(url, json=payload, headers=headers).json() return resp.get('response') or "无法理解您的问题" if __name__ == '__main__': app.run(port=8080) ``` 这段代码展示了如何创建一个 HTTP POST 终结点 `/wechat` 来接受来自微信平台的消息推送,并通过调用 `process_message()` 方法将这些信息转发给 DeepSeek API 加工后再返回给用户[^2]。 #### 测试与部署 完成上述编码之后,在本地环境中充分测试应用程序的功能性和稳定性非常重要。确认无误后可考虑将其部署至生产环境,从而让更多的真实用户体验到由 DeepSeek 支持下的智能化交流模式带来的便利之处。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值