微信指数的 DeepSeek 热度持续不降,导致官网一直是“服务器繁忙”的状态。
当你还在官网一遍遍重试时,我已经使用飞书多维表格中的DeepSeek R1实现批量化处理信息和任务,效率提升10倍。
我是一名深度的飞书使用用户,飞书文档功能做的很完善,但是飞书多维表格接入了满血版 DeepSeek R1,我只能说,直接起飞,生产力大幅度提升!
你可以用它 批量 生成数据、分析内容,甚至还能直接在表格里调用AI,显示思考过程,简直不要太方便。
传统大模型对话工具受限于"一问一答"的单线程交互模式,在处理海量数据时面临效率瓶颈。飞书与DeepSeek的深度整合实现信息批量自动化处理,通过将数据与LLM的推理能力深度融合,构建出"数据智能流水线"系统,大幅度提升工作效率!
我们以生成小红书爆款文案为例,演示操作流程,同样地,生成微博文案、生成xxx风格的文案,也是一样的操作,只需要更改对应的文案提示词即可。
首先介绍在多维表格如何使用DeepSeek,我们先在飞书里新建一个空白的多维表格。
新建完成后,然后把多余的列删掉,只保留第一列用于输入生成文案的初步想法。
新增一列,生成小红书文案,字段类型选择「探索字段捷径」按钮,之后找到「DeepSeek R1」进行选择,如果在默认列表中找不到的话,也可以直接进行搜索 deepseek。
选择「DeepSeek R1」后,在弹出的界面中进行配置,「选择指令内容」意思就是基于哪个字段的内容生成文案,我这里直接选择第一个字段「想法」,「自定义要求」说白了就是提示词,就是你希望DeepSeek R1需要做的事情,对你的输入进行什么样的处理。
由于这个示例是生成小红书文案,所以的要求就写一个适用于小红书文案的提示词。输入完成后,点击确定,这样一个最基本的流程就完成了。
"你是一位拥有10年经验的小红书运营专家,请根据输入想法进行创作,包含吸睛标题、3段式正文(每段带emoji)、5个相关话题标签的文案,语言风格活泼年轻化"
让我们输入几个想法进行测试,看看效果怎么样,如:如何使用DeepSeek、DeepSeek最大的贡献是什么?等等,输入后,可以看到会展示思考的进度,最终输出了「思考过程」和「输出结果」。
为了更清晰的看到 DeepSeek R1的输出结果,我们可以利用多维表格中的AI工具对输出结果进行提取,如提取标题、正文、标签等结构化信息。
新建一列,提取标题,字段类型选择探索字段捷径中的「信息提取」。
确认选择后,在弹出的界面中进行配置,「需要提取的字段」就选择输出结果就行,「提取信息」填写标题,点击确定后即可完成配置。
同样的正文、标签也是这样配置,配置完成后,可以发现标题、正文内容都从输出结果中正确的提取出来了。
类似这样的数据处理流程就可以批量交给 AI 来完成了,每一行数据相当于一个数据处理流程,配置的每一列相当于一个节点,这样就实现了信息的批量处理,是不是很方便。
更震惊的是,飞书支持将多维表格的数据处理流生成表单并分享出去。
点击生成表单,进行表单的配置,用户只需要填入生成小红书爆款文案的想法,即可生成爆款文案,并进行标题、正文、标签等内容的提取。
你以为这就结束了吗?飞书还内置了「自动化流程」,当满足条件时触发多个执行动作。
比如说我将这个表单分享给用户,用户填写完成,多维表格进行处理,生成文案及结构化信息提取后,可以将处理结果通过飞书推动给用户。
点击「自动化」,选择「创建自动化流程」,
配置推送前满足的条件,思考结果不为空、标题不为空、正文不为空。
选择推送的接收方,填写推送的卡片的标题以及内容,点击保存即可。
用刚刚生成的表单测试下,当整个处理流完成时,飞书是否会收到推送消息。
在表单中输入“如何学习大模型等相关知识”
在刚刚新建的多维表格中可以看到,正在进行生成和结构化信息的提取。
处理完成后,飞书收到了推送消息。
怎么样?是不是很赞,看到这里是不是已经跃跃欲试了?从创意输入到完整文案输出,整个过程不到3分钟!这个智能工作流帮你节省的不仅是时间,更是源源不断的创作灵感。
类似于文案改写助手中介绍的,我们也需要新建一个空白的多维表格,并删除多余的列,只保留一列用于测试即可,新建一列用于上传需要解析的论文,类型是「附件」。
新建一列,摘要,用于从论文中提取摘要信息。
由于DeepSeek R1是一个推理大模型,是没办法直接阅读论文的,所以我们需要用到多维表格中的内置工具 Kimi阅读助手 帮我们阅读论文并生成摘要。
在探索字段捷径中搜索 kimi,选择「Kimi阅读助手」。
在弹框中进行配置,「需要读取的文件」和「自定义指令」。
生成摘要的提示如下。
你是一位有着多年大模型领域研究经验的教授。详细阅读论文后,并总结提炼输出论文的摘要信息。
新建研究背景、研究内容,用于从论文中提取信息。【配置如上】
新增一列,「总结」,前面生成的摘要、研究背景、研究内容、实验结果与分析进行总结概述。
我上传了几篇论文测试,发现可以看到很快就输出了答案。
试想以下,如果你想快速的了解一篇论文的核心思想及主要研究内容,通过多维表格信息流的方式是不是很方便呢。
飞书多维表格+DeepSeek 批量化处理信息和任务,极大提高信息处理效率,并且相应速度快且稳定,不会出现DeepSeek 客户端、网页端等服务器繁忙的问题。
但是,在飞书的多维表格中,远不止Deepseek-R1一种模型,还支持其他AI模型和功能,只需要在字段类型的搜索使用即可。
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创建于: 2025-02-24 10:46:20
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