10分钟让WPS接入DeepSeek,实现AI赋能

在办公场景中,WPS 作为一款强大的办公软件,不仅提供了丰富的文档编辑功能,还支持宏(Macro)来实现自动化处理。

随着人工智能技术的发展,将大模型(如 ChatGPT、DeepSeek、文心一言等)集成到 WPS 中,可以大幅提升文档编辑、内容创作、数据分析的效率。

本文介绍如何通过 WPS JS宏调用 DeepSeek 大模型,实现自动化文本扩写功能。

1.随便打开一个word文档,点击工具栏“工具”

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2.点击“开发工具”

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3.点击“查看代码”

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4.在打开的WPS宏编辑器界面中,左侧找到“Project(Normal.dotm)”,在“代码”上右击,选择“插入”->“模块”

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5.在新建的模块“Module1”上右击,点击“重命名”,重命名为“deepseek”

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6.在右边的代码编辑器中,粘贴JS宏代码,保存

代码 wps_text_expander.js 已放入学习资料大礼包,下载方法见文末

代码中接口定义相关内容改成自己的,除了DeepSeek也可以使用其他模型

deepseek接口申请:https://platform.deepseek.com/api_keys

const OPENAI_API_KEY = "使用自己申请的API-KEY";
// deepseek的接口地址
const OPENAI_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions";  
// 调用模型名称
const OPENAI_MODEL = "deepseek-chat";
// 提示词模板
function PROMPT_TEMPLATE(text) {
  return `你是一位专业的文本扩写助手。请根据以下要求扩写文本:
1. 保持原文核心意思不变
2. 增加相关细节和背景信息
3. 使用正式、专业的语言风格


请扩写以下文本:
${text}`;
}

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7.回到文字编辑界面,点击“文件”菜单,选择“选项”

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8.在选项对话框中,找到“自定义功能区”,在右侧的“自定义功能区”中,“工具”选项卡下点击“新建组”

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9.选中上一步新建的组,在左侧“自定义功能区”中下拉,找到“宏”,可以看到宏代码的名称“Project.deepseek.expandText”,选中,点击中间的“添加”按钮,添加到新建的组下

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10.在右侧“自定义功能区”中,选择新添加的“Project.deepseek.expandText”,点击“重命名”

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11.名称修改为“扩写”,点击确定

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12.点击“确定”

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13.回到文字编辑界面,看到“工具”栏下,多了“扩写”工具

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14.写一句文字“从前有座山”,用鼠标滑动选择需要扩写的内容,点击“扩写”,稍等片刻,等待deepseek返回

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15,看到文字“从前有座山”成功被扩写

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从前,在遥远的东方大地上,矗立着一座巍峨雄伟的山脉。这座山海拔数千丈,山势陡峭险峻,犹如一位威严的巨人屹立于天地之间。山脉绵延数百里,山顶常年云雾缭绕,仿佛披着一层神秘的面纱。山中古木参天,苍松翠柏交错生长,形成了一片茂密的原始森林。山间溪流潺潺,清泉叮咚,滋养着这片古老的土地。据当地老人代代相传,这座山已有数万年的历史,见证了无数沧桑巨变,是这片土地上最古老、最神圣的象征。

至此,已经完成了 WPS 宏的基本环境搭建,并掌握了如何调用 AI API 进行文本扩写。后续可以进一步优化代码,增加更多智能化功能,例如自动摘要、润色和智能翻译等。

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

### WPS大模型插件下载与使用教程 #### 插件概述 WPS通过其Office AI助手插件支持本地大模型的部署和应用。用户可以通过LM Studio管理并加载所需的大型语言模型,从而实现高效的文档处理、数据分析等功能。 #### 下载与安装过程 为了获取并安装WPS大模型插件,需遵循以下指导说明: 1. **访问官方网站** 首先前往WPS官方站点或者可信的应用市场页面寻找Office AI助手插件的相关资源链接[^2]。 2. **安装Office AI插件** 在找到适合版本的插件包之后,按照常规软件安装流程完成Office AI插件的安装工作。一旦成功安装,启动WPS程序时应该能在界面上发现新增加的“OfficeAI”标签页。 3. **配置环境准备** 进入到WPS内的“设置”—>“大模型设置”,这里可以指定想要使用的具体模型种类以及调整其他必要的参数选项。值得注意的是,在实际开始对话交互前无需手动于LM Studio里预先加载任何模型实例;当利用OfficeAI发起首次交谈请求的时候,系统后台将会依据先前设定自动执行相应模型的选择与初始化动作[^1]。 #### 基本功能体验指南 - 当一切准备工作就绪后,即可尝试借助该工具开展各类基于自然语言理解的任务场景测试,比如自动生成摘要、翻译文本片段或是提供编程方面的辅助建议等等。 ```python # 示例代码展示如何调用API接口来触发一次简单的问答操作 import requests url = 'http://localhost:port/api/query' data = {'question': '你好'} response = requests.post(url, json=data) print(response.json()) ``` 上述脚本仅作为示意用途,请根据实际情况替换掉其中涉及的具体地址端口信息等内容后再加以运用。 #### 注意事项提醒 在整个过程中遇到诸如找不到目标菜单项等问题时可参照附带的帮助文档进一步排查解决办法,同时也可以参考社区分享的经验帖获得更多灵感启发。
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