逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 （3）评论互动优化：基于读者反馈进行的内容创作， 需要通过提示语准确把握用户痛点，设计出更有针对 性的解决方案。同时，提示语要引导形成对话感，增 强与读者的连接。 实操建议： • 建立内容分类标签体系 • 积累高质量提示语模板 • 根据数据反馈持续优化 • 建立提示语评估机制 场景类型 提示语模板 优化建议 热点新闻改写 将[热点事件]转化为[话题角度]的分析文 章，重点关注[核心观点]，需要包含[数 - 二次创作空间 调性要求： - 轻松活泼基调 - 适度专业性融入 - 正向价值导向 话题与标签应用 微博话题是重要的流量入口，提示语需要规范话题使用策略： 应用示例 �话题选择原则 • 与内容高相关性 • 活跃度适中的话题 • 避免过度竞争的热门话题 �标签使用策略 • 核心话题前置 • 相关话题补充 • 品牌话题植入 话题配置要求： 主话题：[话题名称]

逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 （3）评论互动优化：基于读者反馈进行的内容创作， 需要通过提示语准确把握用户痛点，设计出更有针对 性的解决方案。同时，提示语要引导形成对话感，增 强与读者的连接。 实操建议： • 建立内容分类标签体系 • 积累高质量提示语模板 • 根据数据反馈持续优化 • 建立提示语评估机制 场景类型 提示语模板 优化建议 热点新闻改写 将[热点事件]转化为[话题角度]的分析文 章，重点关注[核心观点]，需要包含[数 - 二次创作空间 调性要求： - 轻松活泼基调 - 适度专业性融入 - 正向价值导向 话题与标签应用 微博话题是重要的流量入口，提示语需要规范话题使用策略： 应用示例 �话题选择原则 • 与内容高相关性 • 活跃度适中的话题 • 避免过度竞争的热门话题 �标签使用策略 • 核心话题前置 • 相关话题补充 • 品牌话题植入 话题配置要求： 主话题：[话题名称]

基于上面步骤搭建完成后，接下来提问 DeepSeek 一个问题：请帮我分析 Python 编程如何从零开始学习?，下面是它的回答，首先会有一个 think 标签，这里面嵌入的是它的思考过程，不是正式的回复： 图 5: deepseek-r1 回复之思考部分 等我们看到另一个结束标签 think 后，表明它的思考已经结束，下面一行 教程作者：郭震，工作 8 年目前美国 AI 博士在读，公众号：郭震 AI，欢迎关注获取更多原创教程。资

Docker 镜像的名称，其中 lobehub 是镜像 仓库的名称，lobe-chat 是具体的镜像名称。latest：表示拉取该镜像的最新版本 （tag）。如果没有指定版本标签，Docker 默认会拉取 latest 标签的版本。执行这 条命令后，Docker 会将 lobehub/lobe-chat 镜像的最新版本下载到你的本地系 统，以便你可以使用它创建和运行 Docker 容器。 然后再运行一条命令就可以了：

• 实体提取(人名、地点、事件) 知识推理 • 知识推理 • 逻辑问题解答(数学、常识 推 理 ) • 因果分析(事件关联性) 自然语言理解与分析 文本分类 • 文本分类 • 主题标签生成(如新闻分 类) • 垃圾内容检测 Mermaid图表 · 流程图 · 时序图 · 类图 · 状态图 · 实体关系图 · 思维导图 React图表 · 折线图 · 柱状图