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DeepSeek實戰：操作攻略與商業應用
如今，隨著智能創作時代的到來，AI文生內容成為不可忽視的趨勢。DeepSeek作為AI文生領域內容領域的一個新熱點和新風口，受到資本和各類企業的廣泛關注。本書就聚焦于DeepSeek，對其進行詳細講述。本書分為三個部分，第一部分詳細介紹DeepSeek的基礎理論知識、技術架構、功能、背后的商業生態等，讓讀者對DeepSeek有一個全面的了解；第二部分講述DeepSeek操作攻略，包括準備工作、指令輸入、問題處理、輸出優化、進階操作等；第三部分從電商、傳媒、金融、教育、醫療等領域入手，分析DeepSeek引發的變革，以及其中隱藏的機遇等。總之，本書從理論、操作到應用對DeepSeek進行全方位介紹，內容十分全面。而且絕大多數內容都是作者通過多年的工作經驗總結出來的，不僅好讀、易懂，而且有趣、有料。對于DeepSeek相關從業人員、AI技術專家、AI技術研究員、企業家、管理者來說，本書是一本不可多得的實戰寶典。
最新章節
- 15.3.3 案例：DeepSeek實現一站式政務服務升級
- 15.3.2 個性化服務推薦
- 15.3.1 智能客服與咨詢系統
- 15.3 政務服務優化：打造高效便民體驗
- 15.2.3 基于大模型的政務AI原生應用開發能力成熟度模型
- 15.2.2 常規業務自動化執行
上架時間：2025-06-12 16:25:51
出版社：電子工業出版社
上海閱文信息技術有限公司已經獲得合法授權，并進行制作發行
- 15.3.3 案例：DeepSeek實現一站式政務服務升級 更新時間：2025-06-12 16:32:03
- 15.3.2 個性化服務推薦
- 15.3.1 智能客服與咨詢系統
- 15.3 政務服務優化：打造高效便民體驗
- 15.2.3 基于大模型的政務AI原生應用開發能力成熟度模型
- 15.2.2 常規業務自動化執行
- 15.2.1 政務流程簡化，提升效率
- 15.2 政務流程再造：高效化升級
- 15.1.2 社會趨勢預測與預警
- 15.1.1 政策分析與報告生成
- 15.1 智能決策支持：提升政策科學性
- 第15章 政務場景：公共治理效能躍升
- 14.3.3 加速藥物研發進程
- 14.3.2 智能整理科研數據、論文等
- 14.3.1 創建醫療知識圖譜與問答系統
- 14.3 輔助醫療科研工作
- 14.2.3 實戰：以醫生視角生成高血壓患者病歷
- 14.2.2 運營轉型：醫療質量評估+成本預測
- 14.2.1 生成并管理患者電子病歷
- 14.2 DeepSeek升級醫療服務
- 14.1.3 案例：醫渡科技用DeepSeek加速轉型
- 14.1.2 決策支持：用藥和手術規劃
- 14.1.1 醫療影像分析與診斷輔助
- 14.1 AI醫療下的診治模式
- 第14章 醫療場景：加速醫療數智化轉型
- 13.3.3 家校溝通：智能共享信息
- 13.3.2 個性化課后輔導
- 13.3.1 輕松布置與批改作業
- 13.3 更有科技感的課后管理
- 13.2.3 小信DeepSeek：智能體學習平臺
- 13.2.2 個性化學習方案規劃
- 13.2.1 人機協同雙師課堂
- 13.2 個性化教學與學習
- 13.1.4 實戰：用DeepSeek生成數學周測卷
- 13.1.3 教學材料推薦與整理
- 13.1.2 智能組卷與答案分析
- 13.1.1 設計高質量教案
- 13.1 驚喜，用DeepSeek備課
- 第13章 教育場景：強化現代教育科技感
- 12.3.3 金融人合規培訓與教育
- 12.3.2 生成監管政策分析報告
- 12.3.1 反洗錢（AML）管理
- 12.3 守住底線——合規
- 12.2.4 案例：東證期貨與DeepSeek強強聯手
- 12.2.3 金融機構操作風險識別
- 12.2.2 信用評估與實時反欺詐
- 12.2.1 市場風險預警
- 12.2 賦能金融風控工作
- 12.1.4 實戰：為白領客戶制訂投資方案
- 12.1.3 個性化投資方案創作
- 12.1.2 智能分析公司基本面和項目
- 12.1.1 生成行業研究報告
- 12.1 新身份：投資AI助手
- 第12章 金融場景：監管與創新的動態平衡
- 11.3.3 半島傳媒接入DeepSeek，智能化發展
- 11.3.2 媒體資源管理：媒體數據分類更智能
- 11.3.1 智能審核：敏感信息識別+輿情監測
- 11.3 高級操作：跨媒體內容整合
- 11.2.3 分發渠道優化與改進建議
- 11.2.2 個性化動態興趣圖譜分析
- 11.2.1 內容跨平臺分發，引爆影響力
- 11.2 DeepSeek賦能內容分發
- 11.1.4 實戰：用DeepSeek創作《哪吒之魔童鬧海》宣傳稿
- 11.1.3 輔助撰寫新聞稿和宣傳稿
- 11.1.2 素材搜集與分類整理
- 11.1.1 創意風暴：為媒體人策劃選題
- 11.1 更輕松的內容創作
- 第11章 傳媒場景：推動數字智媒新發展
- 10.3.4 案例：天貓店鋪通過DeepSeek篩選供應商
- 10.3.3 預測庫存，提供庫存管理建議
- 10.3.2 為企業抓取白名單供應商
- 10.3.1 智能用戶服務與支持
- 10.3 后期管理：DeepSeek能統籌
- 10.2.4 實戰：和DeepSeek策劃一場10萬+直播
- 10.2.3 創作直播腳本：助力高效直播
- 10.2.2 策劃個性化營銷活動
- 10.2.1 批量生成爆款文案
- 10.2 中期運營：DeepSeek懂運營
- 10.1.3 調研競品，瞄準差異化賣點
- 10.1.2 捕捉消費趨勢，布局熱門品類
- 10.1.1 生成市場分析報告，給選品建議
- 10.1 前期決策：DeepSeek幫選品
- 第10章 電商場景：賦能電商AI化全流程
- 下篇 產業重塑，垂直場景的深度賦能產業重塑，垂直場景的深度賦能
- 9.3.4 案例：美妝博主用DeepSeek創作抖音腳本
- 9.3.3 用戶社區：資源共享與交流
- 9.3.2 切換思考模式：功能價值最大化
- 9.3.1 多模型聯動：與ChatGPT等融合
- 9.3 向DeepSeek高級用戶進階
- 9.2.3 實戰：嘗試用DeepSeek生成圖片
- 9.2.2 更高級的可視化報告
- 9.2.1 結構化內容：表格、代碼注釋等
- 9.2 復雜的可視化DeepSeek
- 9.1.4 案例：90后對DeepSeek的個性“投喂”
- 9.1.3 實時協作：異地團隊必備
- 9.1.2 跨語言支持：拒絕語言障礙
- 9.1.1 自定義模型訓練：打造專屬AI助手
- 9.1 解密：那些隱藏的操作
- 第9章 進階操作：做DeepSeek高級用戶
- 8.3.3 延伸——討論相關話題
- 8.3.2 引導DeepSeek深度挖掘問題
- 8.3.1 從不同角度再次提問
- 8.3 升級——讓結果有更高質量
- 8.2.3 必要時，讓DeepSeek重新生成
- 8.2.2 給DeepSeek一些調整方向
- 8.2.1 指出內容的不足之處
- 8.2 如何修正結果
- 8.1.4 案例：多輪對話獲得高質量財經論文
- 8.1.3 要求DeepSeek補充信息
- 8.1.2 澄清有歧義的回答
- 8.1.1 追問難懂的內容
- 8.1 多輪對話：追問與澄清
- 第8章 輸出優化：持續提高結果質量
- 7.3.4 實戰：以律師身份分析合同法律風險
- 7.3.3 提問后處理：評估與驗證
- 7.3.2 提問專業度：明確身份+專業術語
- 7.3.1 前期準備：明確目標+收集資料
- 7.3 專業問題處理：保證專業度
- 7.2.3 按照模塊內容分解問題
- 7.2.2 按照邏輯層次分解問題
- 7.2.1 按照流程分解問題
- 7.2 復雜問題處理：分解是關鍵
- 7.1.4 實戰：用DeepSeek設計一份理財計劃
- 7.1.3 選擇合適的DeepSeek模式
- 7.1.2 添加適當的約束條件
- 7.1.1 準確描述問題
- 7.1 基礎問題處理：直接對話
- 第7章 問題處理：一鍵式排憂解難
- 6.3.5 實戰：設計一個淘寶店文案指令
- 6.3.4 多次迭代，別期待一次成功
- 6.3.3 控制好指令的長度
- 6.3.2 在指令中加入引導性問題
- 6.3.1 正確定義需求，減少模糊性
- 6.3 高手指南：如何讓指令效果倍增
- 6.2.5 情境模擬型指令
- 6.2.4 時間軸推演型指令
- 6.2.3 顆粒度調節型指令
- 6.2.2 知識蒸餾型指令
- 6.2.1 扮演專家型指令
- 6.2 常用指令類型及公式
- 6.1.4 案例：程序員指令出錯導致代碼Bug
- 6.1.3 指令元素組合矩陣
- 6.1.2 指令包含的三大元素
- 6.1.1 指令的形式
- 6.1 解構強大的指令DNA
- 第6章 指令輸入：正確表達需求與任務
- 5.3.3 本地化部署商業生態展望
- 5.3.2 達人必備：本地化部署教程
- 5.3.1 是否有必要做DeepSeek本地化部署
- 5.3 DeepSeek本地化部署
- 5.2.4 實戰：用網頁版DeepSeek生成宣傳稿
- 5.2.3 API版：獲取密鑰、開發配置
- 5.2.2 網頁版：訪問、搜索等
- 5.2.1 移動版：注冊、登錄等
- 5.2 三分鐘創建AI伙伴
- 5.1.3 關鍵點之視圖設置
- 5.1.2 關鍵點之導航欄操作
- 5.1.1 關鍵點之熟悉主界面布局
- 5.1 AI控制臺：熟悉DeepSeek界面
- 第5章 準備工作：與DeepSeek創建連接
- 4.3.4 釘釘與DeepSeek的奇妙碰撞
- 4.3.3 商業版圖：上百個應用接入DeepSeek
- 4.3.2 開源背后的致富之謎
- 4.3.1 為什么DeepSeek選擇開源
- 4.3 陽謀：開源的DeepSeek
- 4.2.4 風險對沖機制
- 4.2.3 演進：從Phase1到Phase3
- 4.2.2 具體盈利場景盤點
- 4.2.1 DeepSeek三大商業模式
- 4.2 DeepSeek商業化路線
- 4.1.5 DeepSeek大模型技術帶來新趨勢
- 4.1.4 資本活躍，引爆AI行業
- 4.1.3 價值融合：軟硬件齊發展
- 4.1.2 顛覆AI產品的性價比
- 4.1.1 商業化之源——需求
- 4.1 被重塑的AI商業價值
- 第4章 商業邏輯：重塑AI市場經濟版圖
- 中篇 快速上手，DeepSeek操作攻略快速上手，DeepSeek操作攻略
- 3.3.3 技術文檔處理：API文檔和代碼庫
- 3.3.2 代碼調試：錯誤分析與修復建議
- 3.3.1 代碼生成：生成代碼片段和補全代碼
- 3.3 編程與代碼相關
- 3.2.4 基于評論、反饋的情感分析
- 3.2.3 語義分析：意圖識別和實體提取
- 3.2.2 知識推理：生成答案和因果分析
- 3.2.1 文本分類：主題標簽和垃圾內容審核
- 3.2 自然語言識別與分析
- 3.1.3 內容簡化與優化
- 3.1.2 長文本摘要生成
- 3.1.1 文本創作：論文、故事、詩歌
- 3.1 文本自動生成
- 第3章 能力圖譜：AI生產力的釋放邊界
- 2.3.3 開源技術
- 2.3.2 安全與隱私保護技術
- 2.3.1 數據處理與存儲技術
- 2.3 其他關鍵技術
- 2.2.4 長思維鏈冷啟動
- 2.2.3 多令牌預測機制
- 2.2.2 MoE架構
- 2.2.1 MLA機制
- 2.2 推理核心技術
- 2.1.3 純強化學習
- 2.1.2 模型蒸餾
- 2.1.1 GRPO算法
- 2.1 預訓練技術的工程化實踐
- 第2章 技術架構：工業級AI基礎設施
- 1.3.4 實戰：開始第一個DeepSeek探索
- 1.3.3 AGI加速引擎——DeepSeek
- 1.3.2 DeepSeek不只是底層創新
- 1.3.1 DeepSeek的訓練成本之謎
- 1.3 撥開迷霧：DeepSeek真相
- 1.2.3 深度思考模式：復雜決策支持系統
- 1.2.2 聯網搜索模式：實時信息整合引擎
- 1.2.1 基礎模式：認知效率的范式革命
- 1.2 能力矩陣的三維突破
- 1.1.3 為什么DeepSeek能出圈
- 1.1.2 DeepSeek在何種背景下誕生
- 1.1.1 什么是DeepSeek
- 1.1 認知：火爆全網的DeepSeek
- 第1章 DeepSeek：全球AI競爭破局者
- 上篇 從零入門，DeepSeek深度揭秘
- 前言
- 內容簡介
- 作者簡介
- 版權信息
- 封面
- 封面
- 版權信息
- 作者簡介
- 內容簡介
- 前言
- 上篇 從零入門，DeepSeek深度揭秘
- 第1章 DeepSeek：全球AI競爭破局者
- 1.1 認知：火爆全網的DeepSeek
- 1.1.1 什么是DeepSeek
- 1.1.2 DeepSeek在何種背景下誕生
- 1.1.3 為什么DeepSeek能出圈
- 1.2 能力矩陣的三維突破
- 1.2.1 基礎模式：認知效率的范式革命
- 1.2.2 聯網搜索模式：實時信息整合引擎
- 1.2.3 深度思考模式：復雜決策支持系統
- 1.3 撥開迷霧：DeepSeek真相
- 1.3.1 DeepSeek的訓練成本之謎
- 1.3.2 DeepSeek不只是底層創新
- 1.3.3 AGI加速引擎——DeepSeek
- 1.3.4 實戰：開始第一個DeepSeek探索
- 第2章 技術架構：工業級AI基礎設施
- 2.1 預訓練技術的工程化實踐
- 2.1.1 GRPO算法
- 2.1.2 模型蒸餾
- 2.1.3 純強化學習
- 2.2 推理核心技術
- 2.2.1 MLA機制
- 2.2.2 MoE架構
- 2.2.3 多令牌預測機制
- 2.2.4 長思維鏈冷啟動
- 2.3 其他關鍵技術
- 2.3.1 數據處理與存儲技術
- 2.3.2 安全與隱私保護技術
- 2.3.3 開源技術
- 第3章 能力圖譜：AI生產力的釋放邊界
- 3.1 文本自動生成
- 3.1.1 文本創作：論文、故事、詩歌
- 3.1.2 長文本摘要生成
- 3.1.3 內容簡化與優化
- 3.2 自然語言識別與分析
- 3.2.1 文本分類：主題標簽和垃圾內容審核
- 3.2.2 知識推理：生成答案和因果分析
- 3.2.3 語義分析：意圖識別和實體提取
- 3.2.4 基于評論、反饋的情感分析
- 3.3 編程與代碼相關
- 3.3.1 代碼生成：生成代碼片段和補全代碼
- 3.3.2 代碼調試：錯誤分析與修復建議
- 3.3.3 技術文檔處理：API文檔和代碼庫
- 中篇 快速上手，DeepSeek操作攻略快速上手，DeepSeek操作攻略
- 第4章 商業邏輯：重塑AI市場經濟版圖
- 4.1 被重塑的AI商業價值
- 4.1.1 商業化之源——需求
- 4.1.2 顛覆AI產品的性價比
- 4.1.3 價值融合：軟硬件齊發展
- 4.1.4 資本活躍，引爆AI行業
- 4.1.5 DeepSeek大模型技術帶來新趨勢
- 4.2 DeepSeek商業化路線
- 4.2.1 DeepSeek三大商業模式
- 4.2.2 具體盈利場景盤點
- 4.2.3 演進：從Phase1到Phase3
- 4.2.4 風險對沖機制
- 4.3 陽謀：開源的DeepSeek
- 4.3.1 為什么DeepSeek選擇開源
- 4.3.2 開源背后的致富之謎
- 4.3.3 商業版圖：上百個應用接入DeepSeek
- 4.3.4 釘釘與DeepSeek的奇妙碰撞
- 第5章 準備工作：與DeepSeek創建連接
- 5.1 AI控制臺：熟悉DeepSeek界面
- 5.1.1 關鍵點之熟悉主界面布局
- 5.1.2 關鍵點之導航欄操作
- 5.1.3 關鍵點之視圖設置
- 5.2 三分鐘創建AI伙伴
- 5.2.1 移動版：注冊、登錄等
- 5.2.2 網頁版：訪問、搜索等
- 5.2.3 API版：獲取密鑰、開發配置
- 5.2.4 實戰：用網頁版DeepSeek生成宣傳稿
- 5.3 DeepSeek本地化部署
- 5.3.1 是否有必要做DeepSeek本地化部署
- 5.3.2 達人必備：本地化部署教程
- 5.3.3 本地化部署商業生態展望
- 第6章 指令輸入：正確表達需求與任務
- 6.1 解構強大的指令DNA
- 6.1.1 指令的形式
- 6.1.2 指令包含的三大元素
- 6.1.3 指令元素組合矩陣
- 6.1.4 案例：程序員指令出錯導致代碼Bug
- 6.2 常用指令類型及公式
- 6.2.1 扮演專家型指令
- 6.2.2 知識蒸餾型指令
- 6.2.3 顆粒度調節型指令
- 6.2.4 時間軸推演型指令
- 6.2.5 情境模擬型指令
- 6.3 高手指南：如何讓指令效果倍增
- 6.3.1 正確定義需求，減少模糊性
- 6.3.2 在指令中加入引導性問題
- 6.3.3 控制好指令的長度
- 6.3.4 多次迭代，別期待一次成功
- 6.3.5 實戰：設計一個淘寶店文案指令
- 第7章 問題處理：一鍵式排憂解難
- 7.1 基礎問題處理：直接對話
- 7.1.1 準確描述問題
- 7.1.2 添加適當的約束條件
- 7.1.3 選擇合適的DeepSeek模式
- 7.1.4 實戰：用DeepSeek設計一份理財計劃
- 7.2 復雜問題處理：分解是關鍵
- 7.2.1 按照流程分解問題
- 7.2.2 按照邏輯層次分解問題
- 7.2.3 按照模塊內容分解問題
- 7.3 專業問題處理：保證專業度
- 7.3.1 前期準備：明確目標+收集資料
- 7.3.2 提問專業度：明確身份+專業術語
- 7.3.3 提問后處理：評估與驗證
- 7.3.4 實戰：以律師身份分析合同法律風險
- 第8章 輸出優化：持續提高結果質量
- 8.1 多輪對話：追問與澄清
- 8.1.1 追問難懂的內容
- 8.1.2 澄清有歧義的回答
- 8.1.3 要求DeepSeek補充信息
- 8.1.4 案例：多輪對話獲得高質量財經論文
- 8.2 如何修正結果
- 8.2.1 指出內容的不足之處
- 8.2.2 給DeepSeek一些調整方向
- 8.2.3 必要時，讓DeepSeek重新生成
- 8.3 升級——讓結果有更高質量
- 8.3.1 從不同角度再次提問
- 8.3.2 引導DeepSeek深度挖掘問題
- 8.3.3 延伸——討論相關話題
- 第9章 進階操作：做DeepSeek高級用戶
- 9.1 解密：那些隱藏的操作
- 9.1.1 自定義模型訓練：打造專屬AI助手
- 9.1.2 跨語言支持：拒絕語言障礙
- 9.1.3 實時協作：異地團隊必備
- 9.1.4 案例：90后對DeepSeek的個性“投喂”
- 9.2 復雜的可視化DeepSeek
- 9.2.1 結構化內容：表格、代碼注釋等
- 9.2.2 更高級的可視化報告
- 9.2.3 實戰：嘗試用DeepSeek生成圖片
- 9.3 向DeepSeek高級用戶進階
- 9.3.1 多模型聯動：與ChatGPT等融合
- 9.3.2 切換思考模式：功能價值最大化
- 9.3.3 用戶社區：資源共享與交流
- 9.3.4 案例：美妝博主用DeepSeek創作抖音腳本
- 下篇 產業重塑，垂直場景的深度賦能產業重塑，垂直場景的深度賦能
- 第10章 電商場景：賦能電商AI化全流程
- 10.1 前期決策：DeepSeek幫選品
- 10.1.1 生成市場分析報告，給選品建議
- 10.1.2 捕捉消費趨勢，布局熱門品類
- 10.1.3 調研競品，瞄準差異化賣點
- 10.2 中期運營：DeepSeek懂運營
- 10.2.1 批量生成爆款文案
- 10.2.2 策劃個性化營銷活動
- 10.2.3 創作直播腳本：助力高效直播
- 10.2.4 實戰：和DeepSeek策劃一場10萬+直播
- 10.3 后期管理：DeepSeek能統籌
- 10.3.1 智能用戶服務與支持
- 10.3.2 為企業抓取白名單供應商
- 10.3.3 預測庫存，提供庫存管理建議
- 10.3.4 案例：天貓店鋪通過DeepSeek篩選供應商
- 第11章 傳媒場景：推動數字智媒新發展
- 11.1 更輕松的內容創作
- 11.1.1 創意風暴：為媒體人策劃選題
- 11.1.2 素材搜集與分類整理
- 11.1.3 輔助撰寫新聞稿和宣傳稿
- 11.1.4 實戰：用DeepSeek創作《哪吒之魔童鬧海》宣傳稿
- 11.2 DeepSeek賦能內容分發
- 11.2.1 內容跨平臺分發，引爆影響力
- 11.2.2 個性化動態興趣圖譜分析
- 11.2.3 分發渠道優化與改進建議
- 11.3 高級操作：跨媒體內容整合
- 11.3.1 智能審核：敏感信息識別+輿情監測
- 11.3.2 媒體資源管理：媒體數據分類更智能
- 11.3.3 半島傳媒接入DeepSeek，智能化發展
- 第12章 金融場景：監管與創新的動態平衡
- 12.1 新身份：投資AI助手
- 12.1.1 生成行業研究報告
- 12.1.2 智能分析公司基本面和項目
- 12.1.3 個性化投資方案創作
- 12.1.4 實戰：為白領客戶制訂投資方案
- 12.2 賦能金融風控工作
- 12.2.1 市場風險預警
- 12.2.2 信用評估與實時反欺詐
- 12.2.3 金融機構操作風險識別
- 12.2.4 案例：東證期貨與DeepSeek強強聯手
- 12.3 守住底線——合規
- 12.3.1 反洗錢（AML）管理
- 12.3.2 生成監管政策分析報告
- 12.3.3 金融人合規培訓與教育
- 第13章 教育場景：強化現代教育科技感
- 13.1 驚喜，用DeepSeek備課
- 13.1.1 設計高質量教案
- 13.1.2 智能組卷與答案分析
- 13.1.3 教學材料推薦與整理
- 13.1.4 實戰：用DeepSeek生成數學周測卷
- 13.2 個性化教學與學習
- 13.2.1 人機協同雙師課堂
- 13.2.2 個性化學習方案規劃
- 13.2.3 小信DeepSeek：智能體學習平臺
- 13.3 更有科技感的課后管理
- 13.3.1 輕松布置與批改作業
- 13.3.2 個性化課后輔導
- 13.3.3 家校溝通：智能共享信息
- 第14章 醫療場景：加速醫療數智化轉型
- 14.1 AI醫療下的診治模式
- 14.1.1 醫療影像分析與診斷輔助
- 14.1.2 決策支持：用藥和手術規劃
- 14.1.3 案例：醫渡科技用DeepSeek加速轉型
- 14.2 DeepSeek升級醫療服務
- 14.2.1 生成并管理患者電子病歷
- 14.2.2 運營轉型：醫療質量評估+成本預測
- 14.2.3 實戰：以醫生視角生成高血壓患者病歷
- 14.3 輔助醫療科研工作
- 14.3.1 創建醫療知識圖譜與問答系統
- 14.3.2 智能整理科研數據、論文等
- 14.3.3 加速藥物研發進程
- 第15章 政務場景：公共治理效能躍升
- 15.1 智能決策支持：提升政策科學性
- 15.1.1 政策分析與報告生成
- 15.1.2 社會趨勢預測與預警
- 15.2 政務流程再造：高效化升級
- 15.2.1 政務流程簡化，提升效率
- 15.2.2 常規業務自動化執行
- 15.2.3 基于大模型的政務AI原生應用開發能力成熟度模型
- 15.3 政務服務優化：打造高效便民體驗
- 15.3.1 智能客服與咨詢系統
- 15.3.2 個性化服務推薦
- 15.3.3 案例：DeepSeek實現一站式政務服務升級 更新時間：2025-06-12 16:32:03
