DeepSeek实用技巧系列-商业创新（二）

最新推荐文章于 2025-07-18 15:12:19 发布
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#人工智能

利用DeepSeek进行商业创新系列第二部分跨境电商。

①爆款文案优化

需求：跨境电商运营人员需将中文产品描述转化为英文，目标用户为北美中产阶级，需规避文化禁忌并植入SEO关键词，同时符合平台A+页面规范。

提示词示例：

② 多语言客服自动化

需求：Shopify店铺24小时客服，需要将葡萄牙语客户投诉自动分类并生成英文处理方案，按退款/物流/质量问题进行工单路由。

提示词示例：

PHP实现搜索功能(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
05-19 417
PHP实现搜索功能(附完整源码)
DeepSeek 联手 Word，开启办公开挂模式
邓邓子的博客
04-29 1337
本文是 DeepSeek+Word 全攻略。文章先阐述两者结合在办公、学术、创作等场景中大幅提升效率的优势；接着介绍前期准备，包括了解 DeepSeek、确认软件版本及获取账号密钥；随后详细讲解 OfficeAI 插件与 VBA 宏两种接入方法；还展示了智能写作、文本翻译等实战应用；并给出优化提示词、解决常见问题等技巧。最后展望未来两者结合的发展方向，为读者提供全面、实用的办公新方案。
DeepSeek全攻略：从零基础到精通的终极指南
Androiddddd的博客
02-05 5119
1. 对话模式：这是DeepSeek最基础的功能，用户可以与DeepSeek像和朋友聊天一样进行对话。无论是问问题、分享想法还是寻求建议，DeepSeek都能给出相应的回答。2. 文本生成：用户只需给DeepSeek一个主题或开头，它就能生成完整的内容，如文章、文案或故事等。3. 数据导入与分析：支持多种数据格式（CSV、Excel、JSON等）的导入，提供统计分析、趋势预测等功能。4. 数据可视化：能够生成图表（柱状图、折线图、饼图等），帮助用户直观理解数据。
PHP语言如何使用DeepSeek，PHP调用DeepSeek指南
u013486597的博客
02-11 2421
PHP 版本的 DeepSeek API 实现采用面向对象方式，代码结构清晰，易于维护和扩展。通过 cURL 实现流式处理，提供了良好的交互体验。部分内容和图片引用deepseekg官方网站
【零基础写代码】使用deepseek写一个自动售卖虚拟商品单页,实现自动化成交（附源码）
weixin_44442642的博客
03-05 618
【零基础写代码】使用deepseek写一个自动售卖虚拟商品单页,实现自动化成交（附源码）
使用PHP 调用Deepseek API
TinaYuNuo的博客
02-12 1338
本文将介绍如何通过 PHP 调用 Deepseek API，并通过简易代码展示如何与 Deepseek 的 AI 模型进行交互，帮助开发者更好地在自己的项目中应用这一强大的工具。我们将提供一个基本的 PHP 示例，帮助你快速了解如何通过 Deepseek API 进行调用。
DeepSeek实用技巧系列-商业创新（五）
wangchenaaaa的博客
03-03 240
利用DeepSeek进行商业创新系列第五部分短视频脚本生成
DeepSeek实用技巧系列-商业创新（十）
wangchenaaaa的博客
03-04 222
利用DeepSeek进行商业创新系列第十部分短视频脚本
至顶AI实验室2025年DeepSeek完全实用手册V1.0-从技术原理到使用技巧117页.pdf
03-07
- 开源模型将技术细节和模型权重免费公开，如DeepSeek和Llama系列模型。 - 闭源模型技术细节不公开，模型大小和权重保密，例如OpenAI和百度的产品。 - 开源模型有利于获得开发者的关注和共同开发，有助于社会技术...
北京大学-DeepSeek系列-提示词工程和落地场景
02-24
⑤探索商业创新的可能性，如电商平台优化、品牌故事叙述等。 其他说明：文中不仅包含了对 DeepSeek 功能特性的详细介绍，还有实际应用场景的成功案例分享，并提供了进一步的学习资料和在线资源供参考。通过本篇文章...
DeepSeek 15天指导手册-从入门到精通
02-11
手册的最终部分将提供一些实用的案例分析，让读者能够在真实商业环境中运用所学知识，这些案例将涵盖多种不同的行业和情境，帮助用户进一步巩固和拓展自己的技能。这份15天指导手册是一个详尽的资源，旨在将初学者...
Deepseek提示词技巧
wyg_031113的专栏
02-10 1523
Deepseek提示词技巧
php 实现 deepSeek聊天对话
weixin_42371812的博客
02-10 854
deepSeek 在 2025年可以说是火热。它可以说是国内版真正义意上的chatgpt。那么，如果我要实现用php 接入 deepSeek 的api呢。其实，方法也很简单。下面的代码我是自己封装过的，大家可以直接拿来使用，记得自己修改下密钥。
深度揭秘！用 DeepSeek 打造超智能电商客服系统全流程
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
02-06 6866
摘要：本文围绕使用 DeepSeek 开发电商智能客服展开详细教程。先介绍前期准备，包括了解 DeepSeek、获取 API 权限与搭建开发环境。接着阐述数据收集预处理，结合电商业务逻辑实现商品与订单信息查询。还提及优化性能的方法，如模型微调、多轮对话管理和错误处理。然后说明了基于 Web 和云平台的部署方案。最后强调持续监控和改进的重要性，通过设置监控指标、收集分析用户反馈来优化系统，助力开发者打造高效电商智能客服。
[RAG] 文档格式化 | 知识库摄入 | VectorDB.faiss | BM25索引.pkl
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
07-17 880
向量数据库擅长"含义"搜索，但有时我们只需要快速查找`精确关键词`。这时**==BM25索引==**就派上用场。
智合同丨当AI成为法律人的助手：合同审查效率变革观察
最新发布
Shenhetong的博客
07-18 242
合同审查面临重复性高、耗时长的共性挑战，大量基础工作消耗法律人精力。智能辅助工具通过自动分类、风险提示等功能，可提升审查效率，使法务人员聚焦核心条款。技术介入促使法律人角色转变：从"审查者"向"规则设计者"转型，将节省的时间投入复杂案件、合同优化等高价值工作。智能工具并非取代专业判断，而是与法律人形成共生关系，释放其在战略决策、业务协作等领域的独特价值，实现效率与专业的双重提升。
AI-Compass宝藏资源库
丨汀、的博客
07-15 809
AI-Compass宝藏资源库
AI助手竞争白热化，微软Copilot面临ChatGPT的9亿下载挑战
加百力 的技术博客
07-17 574
ChatGPT全球下载量已突破9亿，而微软Copilot下载量仅为7900万，差距超过10倍。从误触弹窗到功能缺失，从对话中断到记忆混乱，微软Copilot上线近两年，用户吐槽越来越多。在生成式AI竞争日趋激烈的时代，微软正试图将其Copilot助手打造成下一个现象级产品。但现实是，尽管这家全球软件巨头在AI和基础设施上投入了数百亿美元，其消费者端的AI助手Copilot，仍远远落后于OpenAI的ChatGPT。据Sensor Tower数据，
深度模型的嵌入式：TensorRT
bing_feilong的博客
07-16 970
TensorRT可将训练好的模型转换为高度优化的推理引擎，提升在NVIDIA GPU上的推理速度
deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny 做ocr
03-11
### 使用 DeepSeek-VL2-Tiny 模型进行光学字符识别 为了利用 `deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny` 模型执行光学字符识别（OCR），可以遵循以下方法： #### 准备环境 确保安装必要的依赖库，特别是 PyTorch 和 transformers 库。可以通过 pip 安装这些包。 ```bash pip install torch transformers ``` #### 加载模型与处理器 加载预训练的 DeepSeek-VL2-Tiny 模型及其对应的图像处理器和分词器。这一步骤对于准备输入数据至关重要。 ```python from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq processor = AutoProcessor.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny") model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny") ``` #### 图像预处理 读取并调整待识别的文字图片大小至适合模型输入的形式。通常情况下，保持原始纵横比例的同时缩放图片到适当尺寸有助于提升 OCR 结果的质量。 ```python import requests from PIL import Image url = "https://example.com/path_to_image.jpg" image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) inputs = processor(images=image, return_tensors="pt") ``` #### 执行推断 将预处理后的图像传递给模型以获取预测结果。这里会得到一系列 token ID 表示可能的字符序列。 ```python outputs = model.generate(**inputs) predicted_text = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0] print(predicted_text) ``` 上述过程展示了如何使用 DeepSeek-VL2-Tiny 实现基本的 OCR 功能[^2]。
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