本文介紹了騰訊的ima知識庫與DeepSeek結合后打造的個人學習神器。通過在線搜索總結和本地知識庫操作，用戶可以高效管理和利用知識。本地知識庫支持通過URL鏈接添加、微信收藏一鍵存入、文件上傳等多種方式錄入知識，并可通過標簽管理進行分類。DeepSeek模型能夠根據用戶輸入的提示詞對知識進行整理、推導或檢索，生成如文檔總結、代碼生成等實用內容。作者還分享了使用提示詞的技巧和清除上下文的方法，以提高知識庫的使用效率。最后指出，該知識庫適合存儲非敏感信息，并可用于整理代碼模板以快速生成代碼，未來有望帶來更多好用工具。

在數字化時代，API 密鑰是開發者實現系統集成和數據交互的重要工具。本文深入探討了 DeepSeek API 密鑰 的獲取、配置、使用以及安全管理的最佳實踐。開發者可以通過訪問 DeepSeek 官方平臺注冊賬號并創建唯一的 API 密鑰，隨后將密鑰安全存儲在環境變量中以避免硬編碼帶來的風險。在開發過程中，通過配置 API 密鑰并調用 DeepSeek 提供的強大模型（如 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3），開發者可以實現高效的接口調用和數據處理。同時，本文還強調了 DeepSeek API 密鑰 的安全管理，包括定期更換密鑰、限制使用范圍以及監控密鑰使用情況，以確保接口調用的安全性和穩定性。此外，開發者應充分利用 DeepSeek 提供的免費額度，并通過優化調用邏輯來控制成本。通過本文的介紹，開發者可以更好地掌握 DeepSeek API 密鑰 的使用方法，實現高效、安全的開發。

本文介紹了一種結合DeepSeek和Dify的工作流應用，旨在幫助普通業務人員通過自然語言查詢數據庫信息并以Markdown表格形式展示結果。作者通過Python腳本實現了一個后端服務，接收自然語言輸入，將其轉換為SQL查詢語句，并從數據庫中獲取數據。同時，通過創建知識庫和優化工作流節點設置，實現了對數據庫表結構的智能檢索和SQL生成。文章還強調了表結構注釋、分段設置和匹配度閾值的重要性，并指出可以通過不斷優化提示詞和SQL語句來提升查詢效果。

DeepSeek V3采用開源MoE架構，參數量6710億，訓練數據14.8萬億token，上下文窗口64k，擅長數學推理與代碼生成，推理速度快，適合輕量化部署和邊緣計算。通義千問2.5基于MoE架構結合視覺推理引擎，訓練數據超20萬億token，上下文窗口32k，知識截止日期為2024年上半年，多模態處理能力強，視覺創作與復雜邏輯推理出色，適合電商、文旅、金融等多模態交互場景。

Claude 3.5 Sonnet 是 Anthropic 推出的大型語言模型，擁有 700 億參數，支持擴展思維功能，上下文窗口達 200K，擅長復雜任務處理。DeepSeek V3 是幻方量化發布的開源通用自然語言處理模型，參數量達 6710 億，采用混合專家架構，訓練數據量達 14.8 萬億標記，性能與頂尖閉源模型相當。通義千問 2.5 Max 是阿里云推出的大型語言模型，上下文長度為 32768，適合復雜多步驟任務。