采用五步法结构化梳理DeepSeek功能:一、依官方白皮书提取GA级功能;二、按ISO/IEC/IEEE 24765标准分类;三、用DITA-OT生成模块化文档;四、嵌入可验证技术参数锚点;五、实施术语一致性机器校验。
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如果您需要为DeepSeek相关产品编写复杂的技术文档,但缺乏结构化梳理功能点的经验,则可能面临信息组织混乱、术语不统一或技术细节遗漏等问题。以下是按专业技术文档规范整理并呈现DeepSeek核心产品功能列表的方法:
一、基于官方技术白皮书提取原始功能条目
该方法确保所有功能描述均源自DeepSeek发布的权威材料,避免主观臆断或版本偏差。需严格限定引用范围为DeepSeek官网公开的v3.0及以上版本技术白皮书PDF及API文档网页。
1、访问DeepSeek官方开发者门户(https://www.deepseek.com/api)并登录认证账户。
2、在“Documentation”栏目下定位“Technical Whitepaper v3.2 (2024 Q2)”下载链接。
3、使用PDF阅读器搜索关键词“Supported Capabilities”与“Inference Features”,逐页提取带编号的功能子项。
4、剔除标注为“Experimental”或“Deprecated”的条目,仅保留状态为“GA”(General Availability)的功能项。
二、按ISO/IEC/IEEE 24765标准分类重构功能层级
该方法将零散功能点映射至国际通用的系统工程术语体系,使文档具备跨组织可读性与合规审计基础。分类维度包括功能域(Function Domain)、运行模式(Execution Mode)、交互协议(Interaction Protocol)三类主轴。
1、新建Excel工作表,设置四列字段:原始功能名称、所属功能域、运行模式、交互协议。
2、对照ISO/IEC/IEEE 24765:2017附录B中的“Artificial Intelligence System Functions”编码表,为每项功能匹配三位字母代码(如MLI=Machine Learning Inference)。
3、对“Multi-turn Dialogue State Tracking”功能,标注功能域为MLI,运行模式为Synchronous Streaming,交互协议为gRPC-JSON Transcoding。
4、按功能域代码升序排列全部条目,相同代码下按运行模式字母序二次排序。
三、采用DITA-OT框架生成模块化文档结构
该方法利用结构化写作标准实现功能描述的原子化拆分与复用,支持单源多输出(PDF/HTML/API参考/SDK手册),满足不同角色读者需求。
1、安装DITA Open Toolkit 4.5+版本,初始化项目目录结构包含topics/、maps/、plugins/子目录。
2、为每个功能创建独立.dita文件,文件名格式为func_{ISO_code}_{lowercase_name}.dita(例:func_MLI_multiturn_dialogue.dita)。
3、在文件内使用标签定义35字符内核心价值,用封装技术参数表,表头必须包含Input Schema Version、Max Context Length、Quantization Support三列。
4、执行dita --input=deepseek_features.ditamap --format=pdf --output=dist/命令生成符合GB/T 1.1-2020格式的PDF文档。
四、嵌入可验证的技术参数锚点
该方法在功能描述中强制绑定实测性能数据来源,杜绝模糊表述,便于第三方技术尽调时交叉验证。
1、针对“Code Completion Latency”功能,在描述段落末尾添加锚点标记:[TPC-2024-Q2-DSK-087]。
2、在文档末尾“Technical Validation Appendix”章节建立锚点索引表,每行包含锚点ID、测试环境配置(GPU型号/显存/驱动版本)、实测P95延迟值、测试工具链(Locust+Prometheus+Grafana)。
3、对所有标有“Enterprise SLA Guaranteed”的功能项,其锚点ID必须指向DeepSeek签署的Service Level Agreement附件第3.2条款扫描件。
4、使用正则表达式\[TPC-[0-9]{4}-Q[1-4]-DSK-[0-9]{3}\]全局校验锚点格式一致性,缺失匹配项需标红警示。
五、实施术语一致性机器校验
该方法通过NLP规则引擎强制统一技术名词表述,消除同一概念在不同章节中出现“token”“piece”“subword unit”等混用现象。
1、从DeepSeek GitHub仓库克隆deepseek-terminology-bank.json文件,加载至本地校验工具。
2、运行术语检查脚本:python term_checker.py --input draft_v2.md --bank deepseek-terminology-bank.json --mode strict。
3、当检测到“context window”未按规范写作“context length”时,自动替换并记录修改位置(例:L234→L234*)。
4、导出term_mismatch_report.csv,包含字段:原文片段、应替换成、所在文件、行号、术语库版本号。











