别告诉我，你还在为做数据报表熬夜到凌晨？今天，易老师就来给大伙们分享一个秘密武器，DeepSeek一键生成可视化看板！无需代码、无需专业技能，3分钟生成综合可视化看板，让数据自动开口讲故事！先将你的表格数据上传到DeepSeek。然后，输入指令：将表格数据生成综合数据看板，要求包含可视化数据展现，用html输出等待片刻，DeepSeek就会输出一段html代码，我们只需点击“运行HTML”就可以查

一、 论文构思与大纲阶段 (Prompt 1-5):Prompt 1 (主题深化): “请针对[论文主题]，从[学科领域]的视角，深入探讨[核心问题]，并提出[创新性观点]。” (例如：请针对气候变化，从经济学的视角，深入探讨碳排放交易机制的有效性，并提出基于行为经济学的改进建议。Prompt 2 (结构优化): “请为一篇关于[论文主题]的论文，设计一个逻辑清晰、结构严谨的论文大纲，包含[核心章

在数据展示中使用图表来分享自己的见解，是个非常常见的方法。这也是Tableau、Power BI这类商业智能仪表盘持续流行的原因之一，这些工具为数据提供了精美的图形解释。当然了，这些工具也有着不少缺点，比如不够灵活，无法让你自己创建设计。当你对图表展示要求定制化时，编程也许就比较适合你，比如Echarts、D3.js。今天给大家介绍一个用Python制作可视化报表的案例，主要是使用到Dash+Ta

用RAG搭建过知识库就知道，在使用RAG搭建知识库的时候，整个索引、检索是基于文本块的，当有请求过来的时候，RAG首先根据请求去寻找哪些文本块是最相关、最匹配的，再把找到的文本块作为参考资料，连同请求一起给到大模型。知识结构的空心化人类专家的知识体系是立体建构的，既有学科主干脉络，又能自由调用跨领域知识节点。而LLM的知识表征更接近平面化的概率分布，当处理需要深度领域知识交叉的问题时，容易暴露概念

每年开春的“新机潮”，今年出尽风头的是DeepSeek。一时之间，几乎所有主流消费终端厂都在短时间内完成DeepSeek的接入。荣耀、OPPO、魅族、vivo、小米纷纷官宣自家AI助理上线DeepSeek-R1及其满血版；甚至OPPO今年新发的旗舰大折叠Find N5，也强调了对DeepSeek的支持。另一个被掀起鲶鱼效应的是车圈。一个月内，吉利、比亚迪、奇瑞、岚图、长城、理想等超过20家车企宣布

传统 AI 系统在处理简单任务时表现出色，它按照预定义逻辑处理输入、分析数据并产生响应。然而，在面对复杂、多步且需要持续调整和外部交互的问题时，传统方法就显得力不从心。例如，回答 “2024 年国际足联金球奖得主出生城市的天气如何” 这类问题，涉及到确定得主、找到其出生地以及查询该地天气等多个步骤，传统 AI 系统难以应对。ReAct AI 智能体则通过引入 “思考→行动→观察” 的循环模式，有效

工作流是由于DeepSeek等大模型的兴起而开始风靡的，它可以基于AI和流程设计来实现自动化的AI应用，比如说自动化生成业务报告、AI自媒体写作、简历筛选机器人等。这些复杂繁琐的工作可以通过DeepSeek这类的大模型生成解决方案，并最终输出结果，形成一套工作流。目前市面上有不少搭建工作流的工具，比如字节Coze、腾讯元器、OpenAI GPTs等，支持通过拖拉拽设计工作流实现一个AI工具的搭建，

Manus 霸屏一天，从到，再到“宣发经费爆炸”的争议，整个过程就像是 AI 圈的一场现实 FOMO（错失恐惧症）实验。有人兴奋，有人质疑，大家在震撼与警惕中反复横跳。老实说，AI 这个行业已经习惯了“炸裂驱动型”资讯模式。老司机们早已见怪不怪，新手玩家却还是容易大惊小怪。但不可否认，让我们从直观的案例开始。我让 Manus 开发一个，让玩家体验谷歌历史上的重大决策，既有游戏乐趣，又能学习公司文化

对长篇文档进行自动摘要，提取关键内容和要点，方便员工快速了解文档内容。

DeepSeek技术是一种基于深度学习和数据挖掘的先进技术，旨在通过大规模数据分析和智能算法提升保险行业的运营效率和客户体验。其核心在于通过多源异构数据的整合与处理，构建高效的数据处理管道，从而实现精准的风险评估、智能理赔处理以及个性化的客户服务。数据采集与预处理DeepSeek技术支持从多种数据源（如客户信息、理赔记录、社交媒体、物联网设备等）中采集数据，并通过数据清洗、去重、标准化等预处理步骤