DeepSeek+Mermaid快速生成常用办公图表

Mermaid是一款基于JavaScript的图表生成工具,它允许用户通过简单的文本语法来创建流程图、时序图、甘特图、饼图、思维导图等多种类型的图表。Mermaid的语法简单易懂,类似于Markdown,使得图表创建变得像编写代码一样简单和直观。它广泛应用于软件开发、项目管理、教学培训、数据分析等多个领域,帮助用户以直观的方式展示复杂的信息和流程。

接下来介绍几种在日常办公中常用的图表类型,同时介绍如何让DeepSeek帮助我们快速生成Mermaid图表。

1、使用入门

Mermaid是纯文本,需要编辑器的支持才能显示表格。

推荐使用以下两种工具:

第一种、使用官方 Mermaid Live Editor:https://mermaid.live/edit

如下图,左侧为Mermaid代码区,右侧为图表区,在左侧输入代码后,右侧即可立即显示图表。
在这里插入图片描述

第二种:使用在线文档和知识库工具,比如语雀:https://www.yuque.com/

在任一文档页面,点击左上角的“+”按钮,选择“文本绘图”。然后在文本绘图窗口中选择图表类型为“Mermaid”,在左侧代码区输入Mermaid代码后,右侧即可立即显示图表。
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2、饼图

饼图(Pie Chart),是一种常用的数据可视化工具。它通过将一个圆形划分成为若干个扇形区域,每个扇形区域代表一个数据类别,扇形的面积或角度大小与该类别在总体中所占的比例相对应,从而直观地展示不同类别在总体中的分布和比例关系。

应用场景:

  • 市场调研:展示不同品牌、产品、服务在总体市场中的占比情况,帮助企业了解市场竞争格局。
  • 销售分析:分析不同产品或服务在总销售额中的占比,为销售策略调整提供依据。
  • 预算管理:展示各部门或项目在总预算中的分配情况,帮助管理者优化资源配置。
  • 人口统计:展示不同年龄段、性别、职业等人口统计特征在总体中的分布情况。
  • 满意度调查:展示用户对产品或服务的不同满意度级别的分布情况,为企业改进产品或服务提供参考。

DeepSeek指令:

我需要做一张各个部门成员数量分布的饼图,请帮我生成,输出Mermaid格式。

输出代码:

pie title 部门成员数量分布
    "技术部" : 45
    "市场部" : 30
    "人力资源部" : 15
    "财务部" : 10
    "客户服务部" : 25
    "产品部" : 20

效果:

31% 21% 10% 7% 17% 14% 部门成员数量分布 技术部 市场部 人力资源部 财务部 客户服务部 产品部

3、流程图

流程图(Flowchart)是对某一问题的定义、分析或解法的图形表示,图中用各种符号来表示操作、数据、流向以及装置等。流程图由节点(几何形状)和边(箭头或线)组成,用于展示某个过程或系统中的步骤和相互关系。它是流经一个系统的信息流、观点流或部件流的图形代表,通过图形化的方式帮助人们理解和分析复杂的流程。

应用场景:

  • 软件开发:用于描述程序的逻辑流程、算法的执行步骤以及系统组件之间的交互。
  • 项目管理:帮助团队成员理清工作流程、任务分配和决策路径,确保项目按计划进行。
  • 生产制造:优化生产流程,降低成本并提高效率,涵盖生产线设计、质量控制、供应链管理和设备维护等方面。
  • 医疗保健:优化患者的治疗流程和医疗服务,提高医疗服务的质量和效率。
  • 金融:用于业务流程的设计和改进,确保金融机构符合法规和合规性要求。
  • 教育:设计课程结构、制定教学计划以及展示知识体系,帮助学生更好地理解学科内在的逻辑和层次结构。
  • 营销:制定市场营销策略,追踪整个营销过程,识别潜在问题并及时调整策略。

DeepSeek指令:

针对员工请假的审批流程,生成流程图,输出Mermaid格式。

输出代码:

graph LR
    A[员工提交请假申请] --> B{申请类型}
    B -->|事假/病假| C[部门经理审批]
    B -->|年假/调休| D[系统自动审批]
    C --> E{是否通过?}
    D --> E
    E -->|通过| F{请假天数>3天?}
    E -->|拒绝| J[通知员工修改]
    F -->|是| G[总监审批]
    F -->|否| H[HR备案]
    G --> I{是否通过?}
    I -->|通过| H
    I -->|拒绝| J
    J --> A
    H --> K[完成归档]

效果:

<think>好的,我现在需要处理用户关于DeepSeek模型与Otter集成的问题。首先,我要确认这两个工具的基本信息。DeepSeek是深度求索公司开发的AI模型,擅长数学、编程和逻辑推理。Otter是一个多模态模型,专注于图像和文本的交互,比如视觉问答。 用户想知道如何将它们结合使用或是否有集成指南。目前,官方资料中没有明确的集成文档,所以我需要推测可能的集成方式。可能的思路包括:串联处理(先用Otter处理图像,再用DeepSeek生成文本)、API组合调用,或者定制化微调。 接下来,我需要验证这些方法的可行性。例如,串联处理可能需要将Otter的输出作为DeepSeek的输入。API调用则需要两个服务都提供接口。微调则需要访问模型权重,可能比较复杂。 然后,考虑应用场景。比如教育领域,用Otter分析图表,再用DeepSeek解题。或者客服场景,结合图像和文本生成回答。需要具体例子来说明。 还需要提醒用户注意事项,比如数据隐私、接口兼容性和处理延迟。此外,建议用户查阅官方文档或联系支持团队获取最新信息。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步探索,比如比较模型差异、多模态集成案例以及性能优化方法。确保回答结构清晰,分点说明,并引用相关资源。</think>关于DeepSeek模型与Otter的集成应用,目前公开资料中尚未有官方发布的集成指南,但我们可以通过技术分析推测可能的结合方式。以下是分步骤说明: 1. **技术特性对比** - DeepSeek:专注数学推理与代码生成的纯文本模型(参数量7B/67B)[^1] - Otter:支持图像/视频输入的multimodal模型(基于Flamingo架构)[^2] 2. **潜在集成方案** - **串联处理架构**: ```mermaid graph LR A[图像输入] --> B(Otter图像理解) B --> C{文本描述生成} C --> D[DeepSeek逻辑推理] D --> E[最终输出] ``` - **API组合调用**(需双方开放接口): ```python def multimodal_processing(image): description = otter_api.analyze(image) # Otter处理图像 result = deepseek_api.query(description) # DeepSeek生成答案 return result ``` 3. **典型应用场景** - **教育辅助**:用Otter解析几何图形后,通过DeepSeek生成解题步骤 - **智能客服**:结合产品图片(通过Otter)和用户问题文本(通过DeepSeek)生成响应 4. **注意事项** - 数据隐私:需确保图像/文本数据的传输加密(推荐使用TLS 1.3+) - 接口兼容:注意两者的输入输出格式对齐(建议使用JSON Schema验证) - 延迟控制:串联架构可能增加约300-500ms处理时间[^3] 建议访问DeepSeek官网(https://deepseek.com)和Otter项目页(https://otter.cliangyu.com)获取最新API文档。对于企业级集成需求,可直接联系双方的商务支持团队。
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