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飞书接入DeepSeek-R1后 ,用一次顶一万次 ,且再也不平务器忙碌了

2025-02-14 09:31:02
来源:

猫眼影戏

作者:

罗玉文

手机检察

  猫眼影戏记者 拉奥尼奇 报道P6F9A2Y5R3B1T0V4X8W

机械之心报道 编辑:佳琪、Panda 如果你最近经常使用 DeepSeek-R1 ,那你一定很熟悉以下截图了: 以至于我们人类也祭出奇招 ,非得让 DeepSeek-R1 亲自尝尝效劳器忙碌失联的痛苦 。 巨大的用户需求带来的巨大会见量已经让 DeepSeek 的效劳器不堪重负 ,这也极大地影响了用户们的使用体验 。于是种种替代官网的客户端和 API 的效劳也不绝涌现;与此同时 ,也不绝有种种新效劳和应用宣布接入或整合 DeepSeek-R1 。 前两天 ,DeepSeek 还在 GitHub 专门创立了一个库来收集展示种种整合了 DeepSeek 模型的应用和效劳 ,其中既包括 Chatbox、思源条记、LibreChat 等应用 ,也有一些智能体框架、RAG 框架以及浏览器或 IDE 插件等 。这个开源模型的生态系统正在高速稳步地建立起来 。 GitHub 地点:https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration 就在不久前 ,飞书也宣布接入了 DeepSeek-R1 ,这相当于在我们日常熟悉的办公软件中又探索出了一种全新的 AI 交互方法 。原来我们找 AI 资助 ,往往是一次性提供一个 prompt ,纵然 prompt 写得再周全 ,从实质而言也是一对一的单点输入输出 。想要一次性批量处理任务 ,就需要掌握一些「思维链」或者批量挪用 API 效劳的技巧了 。 以写文献综述为例 ,我们需要从上千份文献中挑出和自己最相关的 ,如果使用 API 批量处理 ,整个流程是这样的 —— 首先需要在 Web of Science 等论文库筛选出备选文献并导出 Excel 花样 ,然后结构合适的指令模板 ,用函数将 Excel 各行数据关联起来 ,再提交给 AI 开放平台处理 。期待结果返回后 ,还得抽检一下 AI 的判断是否靠谱 。 虽然这个历程并不庞大 ,却不如接入了 DeepSeek-R1 的飞书一步到位 。现在 ,飞书中的每个表格都相当于一个 prompt 输入框 ,你可以把需求和配景看成一列数据粘贴进去 ,DeepSeek-R1 就能按这个行列全自动处理了 。 无需凭据 API 模版调解、挪用函数的历程 ,直接在多维表格中输入提示词即可 DeepSeek-R1 给出了严谨、可以直接参考的评分结果 更重要的是 ,挪用 API 处理 Excel 表格中间的历程是不可见的 ,我们只能用种种各样的要领增强提示词 ,或者增强结果的筛选来包管 AI 的结果更准确 ,其中没有「偷工减料」 ,但升级版的飞书完全透明 ,每一步操作都清晰可控 ,也进一步省去了调解花样的办法 。 社交网络上已有不少用户分享了自己的使用案例 。好比用户 @nanshanjukr 将 DeepSeek-R1 接入了自己的心理知识库的 ,获得了很是「惊艳」的效果 ,他体现:「比 Notion 的好太多了 。简介和生平年份都是 R1 生成的 。在 AI 的加持下 ,也让自己重新牢固、扩展一下知识面 。」 来源:https://x.com/nanshanjukr/status/1888589518061908105 一个好名字往往更容易被人记着 ,商品名称也不例外 ,如果它恰好蹭上了热搜的快车 ,那搜索的曝光量岂不是蹭蹭往上涨 。电商平台就是一座取之不尽的「爆款题目矿」 ,现在只需把这些现成的 SKU 名字导入飞书表格 ,再让 DeepSeek 这位文案巨匠从中提炼精华 ,一条自动生成 SKU 文案的事情流就开动了! 来源:https://x.com/huangyun_122/status/1888628099119464749 更令编辑们震撼的是 ,把选题打包丢进去 ,DeepSeek-R1 给出的直接是一篇制品文章 ,不但结构完整、文笔流畅 ,还频频有金句爆出 ,排一下版似乎就能发出去了 。之前 ,我们实验过种种 AI 辅助写作的产品 ,纵然提供了完整的思路和提纲 ,AI 往往只会简单扩写或者机械拼贴 ,看完飞书和 DeepSeek-R1 神乎其技的组合技 ,在此不得不为自己的职业生涯担心一秒 。 来源:https://x.com/eviljer/status/1888602443954717031/photo/1 短视频时代 ,写视频口播文案也是够烧脑的 ,如果使用飞书 + DeepSeek-R1 ,不但可以少掉许多因动脑失去的头发 ,再仔细看看 DeepSeek 改写的输出结果 ,似乎比我写的思路更开阔 ,种草味儿也更正 。 来源:https://x.com/Lchs_11/status/1888571487428419767/photo/1 机械之心也做了一些实验 ,好比让 DeepSeek-R1 批量解答数学题: 我们也体验了一下 AI 算命 ,通过配置这样的 prompt:「你是个全球顶尖的命理巨匠 ,凭据提供的信息描述正缘画像 ,包括长相、身高、出生地、事情地、家庭条件、学历、性格、年纪等 。越清楚越好 ,便当我去寻找 。」我们很快便获得了 10 个信息的「正缘」: 最棒的是 ,在我们的体验历程中 ,从没遇到过「效劳器忙碌 ,请稍后再试」  ?雌鹄 ,飞书使用的 DeepSeek-R1 是字节跳动自己安排托管的版本 ,稳定性很是不错 —— 前些天 ,字节跳动旗下的云效劳平台火山引擎宣布已经支持 DeepSeek V3/R1 等差别尺寸的开源模型 。 如何在飞书中使用 DeepSeek-R1 ? 飞书很早之前就已经接入了不少 AI 模型 ,使用 DeepSeek-R1 的方法与使用这些模型的要领类似 。这里我们也简单撰写了一份图文并茂的教程 。 首先虽然你得有一个飞书帐号 ,然后新建一个多维表格 。 飞书默认的多维表格 为制止繁杂 ,我们这里仅保存默认表格的第一列 ,删除其它列 。后面我们会将第一列的文本内容用作提示词 。 接下来 ,我们新建一列 ,用来配置 DeepSeek-R1 。这里我们需要在「字段类型」中搜索 DeepSeek ,便可找到 DeepSeek-R1 模型 ,之后我们需在「选择指令内容」中选择我们之前设置的「提示词」列 ,然后可以选择在「自界说要求」中设置一个全局提示词(虽然也可以留空) 。这里我们设置的是:「凭据我提供的要害词或场景 ,编写一首七言绝句 。」设置完成后 ,我们先选择保存配置 ,因为我们的「提示词」列还没有任何信息 。 由于我们已经设置好了一个全局提示词 ,因此我们只需在「提示词」列填入我们想要的要害词或场景即可 。接下来 ,就期待 DeepSeek-R1 完成它的创作吧 。ㄍü柚谩缸远隆 ,还可以让我们在每次修改提示词时自动高效率地自动获取新的输出结果 。) 可以看到 ,飞书划分用一列表格展示了 DeepSeek-R1 的思考历程和输出结果(在设置中可选择不展示思考历程) ,并且从表格中泛起结果的先后顺序来看 ,飞书并不是按表格的自然顺序逐一将提示词提交给 AI 模型 ,而是并行处理的 。这就大大提升了我们使用 DeepSeek-R1 的效率 。这首《咏橘猫》还真有趣: 金丝披身卧椅旁 ,玉爪闲搭自徘徊 。呼噜声里求鱼饭 ,日暖酣眠入梦乡 。 虽然 ,在飞书的多维表格中 ,DeepSeek-R1 并非唯一可用的模型 ,其支持的 AI 模型和功效另有许多 ,只需使用相应的要害词在「字段类型」中搜索即可 。 飞书 ,真是越来越强大了 。

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责编:王国中

审核:张建玮

责编:罗淦

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