【AI大模型】WPS 接入DeepSeek 实战项目详解

目录

一、前言

二、WPS接入AI工具的两种方式

2.1 手动配置的方式

2.2 Office AI助手

三、WPS手动配置的方式接入AI大模型

3.1 安装VBA

3.1.1 下载VBA插件并安装

3.2 配置WPS

3.3 配置VB

3.4 AI助手效果测试

3.5 配置模板

四、使用Office AI助手的方式接入AI大模型

4.1 Office AI安装

4.2 word中开启授信

4.3 配置大模型

4.4 AI助手效果测试

4.4.1 内置大模型效果测试

4.4.2 使用硅基流动DeppSeek R1模型测试

五、写在文末


一、前言

随着当下国产大模型DeepSeek的走红,与之相关的应用领域也正在逐步接入DeepSeek,从而提升自己的竞争力,除了各大互联网巨头之外,比如像阿里云的百炼平台,硅基流动,字节的火山引擎等,都已经基于自身的平台与DeepSeek完成了整合,与此同时,一些开源的工具软件为了提升自己的AI能力,完善用户的使用体验,也开始支持对DeepSeek的模型配置能力,本文将详细介绍如何在wps中对接DeepSeek。

二、WPS接入AI工具的两种方式

目前WPS中,以word或excel来说,如果要对接DeepSeek主要有两种方式。

2.1 手动配置的方式

手动配置,即通过一些底层的参数配置方式来实现,具体来说,像world或excel,都是支持VB插件的,而VB具备代码编程的能力,于是可以借助VB插件作为桥接,从而将AI大模型产品集成进去使用。

2.2 Office AI助手

Office AI是一款AI插件,可以理解为专为Office 办公软件而生的一款AI插件,基于这个插件的代理能力,用户可以在Office AI中配置指定的第三方大模型,从而达到使用外部AI大模型的能力。

三、WPS手动配置的方式接入AI大模型

以WPS中word为例进行操作演示。

3.1 安装VBA

为WPS默认不支持VB编辑器(Visual Basic forApplication),所以需要先手动安装插件

3.1.1 下载VBA插件并安装

将下载的VBA插件放到本地的目录,然后安装即可

3.2 配置WPS

手动创建一个word文档,然后使用wps打开

打开: 文件->选型,弹出下面的框

找到左侧的"自定义功能区",然后勾选下面的"工具"选项

上一步保存完成后,再次进入,切换为 "信任中心",找到右侧的 "宏安全性",在弹框中勾选最下面的那一栏 "低"

同时在信任中心中,勾选下图中的两个选项,勾选完成后点击确定

3.3 配置VB

基于上面配置完成之后,再在导航栏顶部,通过点击"工具",可以看到在这一栏中就看到了一个 VB编辑器的工具

点击VB编辑器进入下面的窗口

在当前的工程下插入一个模块

这样会打开一个代码编辑的窗口,然后将下面的代

在“天池平台二手车交易价值评估竞赛”这一数据科学任务中,参与者需构建预测模型以估算二手车辆的市场成交价。此类赛事属于机器学习与数据分析领域的典型应用场景,旨在系统提升参赛者的特征构建、模型优化及结果验证能力。下文将分模块阐述关键技术要点: 1. 数据清洗与规整 原始数据集需经过系统处理,包括填补空缺数值、识别离群观测、剔除冗余字段,并将分类变量编码为模型可读的数值形式。此阶段质量直接影响后续建模效果。 2. 特征构建与筛选 需从原始字段中提炼有效预测因子,包括但不限于车辆制造厂商、出厂年份、行驶总里程、外观配色及动力系统配置。基于领域常识可衍生新特征,例如车龄换算、年均行驶强度指数等。 3. 数据分布探查 通过统计图表分析变量间关联规律,例如采用趋势线观察里程数与价格的相关性,使用分位数图示不同品牌的价格区间分布特征。 4. 算法模型选型 常用预测架构包括线性回归模型、树型决策结构、集成学习方法(如随机森林、XGBoost、LightGBM)、支持向量机及深度学习网络。需根据数据特性与计算资源进行综合选择。 5. 参数优化流程 采用K折交叉验证评估模型稳定性,配合网格搜索或随机搜索策略进行超参数调优,以最大化模型预测精度。 6. 集成策略应用 通过Bagging、Boosting或堆叠融合等技术整合多个基模型,通常能获得超越单一模型的表现。 7. 性能度量标准 预测任务常用评估指标包括均方误差、平均绝对误差、均方根误差及决定系数。不同业务场景需针对性选择评估体系。 8. 结果输出规范 最终预测结果需按赛事要求整理为特定结构的数据文件,通常包含样本标识符与对应价格预测值两列。 9. 时序特征处理 当数据包含交易时间维度时,需引入时间序列分析方法(如季节性分解、循环神经网络)捕捉市场波动规律。 10. 工程实践规范 采用Git进行版本追踪,通过模块化编程提升代码可维护性,建立标准化实验记录体系。 该竞赛全面覆盖数据预处理、特征工程、模型构建与验证等核心环节,同时强调工程化实施规范,既能强化技术理论认知,又可培养实际业务场景的问题解决能力。 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!
提供的引用内容主要围绕WPS接入DeepSeek实现AI辅助文本扩写功能,未提及WPS接入翻译功能的方法。不过一般来说,WPS接入翻译功能可以通过以下常见途径: - **使用WPS自带翻译插件**:WPS部分版本本身集成了翻译插件,可在软件菜单栏中查找“翻译”相关选项,若有则可直接使用其进行文档翻译。 - **通过API接入第三方翻译服务**: 1. 申请翻译服务的API,如百度翻译API、谷歌翻译API等。以百度翻译API为例,需在百度翻译开放平台注册账号,创建应用获取API Key和Secret Key。 2. 利用WPS的JS宏接口编写代码调用翻译API。以下是一个简单示例代码框架(以百度翻译API为例): ```javascript function translateText(text) { // 百度翻译API相关信息 const APPID = "your_appid"; const KEY = "your_key"; const API_URL = "http://api.fanyi.baidu.com/api/trans/vip/translate"; // 生成签名 const salt = (new Date).getTime(); const sign = APPID + text + salt + KEY; const signMD5 = md5(sign); // 构建请求参数 const params = { q: text, from: 'auto', to: 'en', appid: APPID, salt: salt, sign: signMD5 }; // 发送HTTP请求 const http = new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP"); let paramStr = ""; for (let key in params) { paramStr += key + "=" + encodeURIComponent(params[key]) + "&"; } paramStr = paramStr.slice(0, -1); http.open("POST", API_URL, false); http.setRequestHeader("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded"); http.send(paramStr); if (http.status === 200) { const result = JSON.parse(http.responseText); return result.trans_result[0].dst; } else { return "Translation failed"; } } // 示例调用 const originalText = "Hello, world!"; const translatedText = translateText(originalText); alert(translatedText); ```
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