Cách dùng DeepSeek để tìm kiếm và kiểm chứng thông tin
Cách an toàn nhất là dùng DeepSeek như trợ lý tóm tắt, tách mệnh đề và lập checklist kiểm chứng — không coi câu trả lời là bằng chứng cuối cùng, vì điều khoản mô tả đầu ra là “Outputs” được mô hình tính từ “Inputs”.[3] Người dùng phổ thông có thể bắt đầu bằng DeepSeek Chat hoặc app; lập trình viên nên dùng API khi c...
Cách dùng DeepSeek để tìm kiếm và kiểm chứng thông tin: web/app, API và prompt mẫuMinh họa: dùng DeepSeek như trợ lý đọc và lập checklist, sau đó đối chiếu bằng nguồn gốc.
Prompt de IA
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Cách dùng DeepSeek để tìm kiếm và kiểm chứng thông tin: web/app, API và prompt mẫu. Article summary: DeepSeek nên là trợ lý đọc nhanh và lập checklist kiểm chứng, không phải nguồn xác minh cuối cùng: hãy dùng nó để tóm tắt, tách mệnh đề rồi đối chiếu nguồn gốc.. Topic tags: deepseek, ai, fact checking, ai search, api. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Bật DeepThink và Search để phân tích sâu hơn hoặc tìm kiếm nguồn trên Internet. Nhấp vào New chat để bắt đầu cuộc trò chuyện mới. Các cuộc" source context "Cách sử dụng DeepSeek dễ dàng nhất - QuanTriMang.com" Reference image 2: visual subject "Bật DeepThink và Search để phân tích sâu hơn hoặc tìm kiếm nguồn trên Internet. Nhấp vào New chat để bắt đầu cuộc trò chuyện mới. Các cuộc" source context "Cách sử dụng DeepSeek dễ
openai.com
DeepSeek có thể hỗ trợ quá trình tìm kiếm thông tin bằng cách biến một chủ đề mơ hồ thành danh sách câu hỏi, từ khóa, mệnh đề và nguồn cần mở. Nhưng phần xác minh cuối cùng vẫn phải dựa trên nguồn gốc bạn đọc trực tiếp. Trang chủ DeepSeek dẫn tới DeepSeek Chat, app và Open Platform/API ; tài liệu API cho biết API dùng định dạng tương thích OpenAI với base_url là https://api.deepseek.com, hoặc https://api.deepseek.com/v1 để tương thích hệ sinh thái OpenAI.
Điểm xuất phát quan trọng: DeepSeek Terms of Use mô tả câu trả lời của mô hình là “Outputs” được tính toán và suy luận từ “Inputs”, bao gồm nội dung như văn bản, bảng và mã. Vì vậy, với bài viết, báo cáo hoặc quyết định quan trọng, hãy coi DeepSeek là công cụ xử lý ngôn ngữ và lập kế hoạch kiểm chứng — không phải nguồn sự thật cuối cùng.
Chọn cách dùng phù hợp: web, app hay API
Nhu cầu
Cách dùng nên chọn
Khi phù hợp
Hỏi đáp, tóm tắt, dịch, viết nháp
DeepSeek Chat trên web
Khi bạn muốn thao tác nhanh trong trình duyệt; trang chủ có lối vào DeepSeek Chat.
Studio Global AI
Search, cite, and publish your own answer
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
Câu trả lời ngắn gọn cho "Cách dùng DeepSeek để tìm kiếm và kiểm chứng thông tin" là gì?
Cách an toàn nhất là dùng DeepSeek như trợ lý tóm tắt, tách mệnh đề và lập checklist kiểm chứng — không coi câu trả lời là bằng chứng cuối cùng, vì điều khoản mô tả đầu ra là “Outputs” được mô hình tính từ “Inputs”.[3]
Những điểm chính cần xác nhận đầu tiên là gì?
Cách an toàn nhất là dùng DeepSeek như trợ lý tóm tắt, tách mệnh đề và lập checklist kiểm chứng — không coi câu trả lời là bằng chứng cuối cùng, vì điều khoản mô tả đầu ra là “Outputs” được mô hình tính từ “Inputs”.[3] Người dùng phổ thông có thể bắt đầu bằng DeepSeek Chat hoặc app; lập trình viên nên dùng API khi cần tích hợp vào workflow, với định dạng tương thích OpenAI và base url do DeepSeek công bố.[9][10]
Tôi nên làm gì tiếp theo trong thực tế?
Khi dùng API, cần phân biệt deepseek chat và deepseek reasoner: tài liệu nêu cả hai tương ứng DeepSeek V3.2, có giới hạn ngữ cảnh 128K và khác phiên bản APP/WEB.[10]
Khi muốn dùng DeepSeek trên thiết bị di động; trang chủ có mục Get DeepSeek App.
Tích hợp vào sản phẩm hoặc workflow
DeepSeek Open Platform/API
Khi cần gọi model bằng mã; tài liệu API mô tả định dạng tương thích OpenAI và base_url chính thức.
Nếu mục tiêu là kiểm chứng thông tin, hãy bắt đầu bằng web hoặc app để thử quy trình và prompt. Khi quy trình đã ổn định — ví dụ tự động biến một bài viết thành danh sách mệnh đề cần kiểm tra — hãy chuyển sang API để tích hợp vào công cụ nội bộ hoặc pipeline xử lý tài liệu.
Quy trình kiểm chứng thông tin với DeepSeek
Một quy trình thực tế là để DeepSeek làm phần việc đọc, phân loại và tổ chức; còn bạn quyết định độ đúng sai sau khi mở nguồn. Có thể làm theo 5 bước:
Nêu rõ phạm vi cần tìm. Ghi chủ đề, ngôn ngữ, khoảng thời gian, địa lý, loại thông tin cần kiểm tra và định dạng đầu ra mong muốn.
Yêu cầu tách thành mệnh đề kiểm chứng. Mỗi mệnh đề nên có chủ thể, hành động, thời điểm, địa điểm, con số hoặc trích dẫn nếu có.
Yêu cầu gợi ý loại nguồn cần đối chiếu. Ví dụ: tài liệu chính thức, báo cáo gốc, văn bản pháp lý, dữ liệu công bố, thông cáo của tổ chức liên quan hoặc bài báo có dẫn nguồn sơ cấp.
Mở nguồn trực tiếp trước khi kết luận. Không trích dẫn riêng câu trả lời của mô hình như bằng chứng; chỉ dùng thông tin đã được đối chiếu với nguồn bạn đọc được.
Ghi lại kênh và model khi cần tái lập. Tài liệu API nêu phiên bản API khác phiên bản APP/WEB, nên nếu so sánh kết quả hoặc cần audit, hãy ghi rõ bạn dùng web, app hay API.
Prompt khởi đầu:
text
Tôi cần tìm kiếm và kiểm chứng thông tin về: [chủ đề].
Hãy tách vấn đề thành các mệnh đề có thể kiểm tra.
Với mỗi mệnh đề, ghi: thông tin cần xác minh, loại nguồn nên mở, từ khóa tìm kiếm gợi ý, và rủi ro nếu chỉ dựa vào suy luận của AI.
Prompt mẫu để tìm nguồn và kiểm tra mệnh đề
Câu hỏi càng có cấu trúc, đầu ra càng dễ kiểm chứng. Thay vì hỏi “chủ đề này đúng không?”, hãy yêu cầu DeepSeek trả về bảng hoặc checklist.
1. Tạo truy vấn tìm kiếm
text
Tạo 10 truy vấn tìm kiếm để kiểm chứng chủ đề: [chủ đề].
Chia theo nhóm: nguồn chính thức, báo cáo/dữ liệu gốc, báo chí, phản biện hoặc quan điểm trái chiều.
Với mỗi truy vấn, giải thích loại kết quả tôi nên ưu tiên mở.
2. Tách mệnh đề từ một đoạn văn
text
Đọc đoạn dưới đây và liệt kê các mệnh đề thực tế có thể đúng hoặc sai.
Với mỗi mệnh đề, ghi: ai, làm gì, khi nào, con số/trích dẫn liên quan, và loại nguồn cần đối chiếu trước khi xuất bản.
3. So sánh hai nguồn
text
Tôi sẽ dán hai đoạn từ hai nguồn khác nhau.
Hãy chỉ ra: điểm giống nhau, điểm mâu thuẫn, thông tin thiếu ngày tháng, câu nào là diễn giải, và câu nào cần kiểm chứng bằng nguồn gốc.
4. Biến kết quả thành checklist xuất bản
text
Chuyển các mệnh đề trên thành checklist gồm các cột:
Mệnh đề | Nguồn cần mở | Trạng thái kiểm chứng | Rủi ro | Ghi chú biên tập.
Không kết luận đúng/sai nếu chưa có nguồn trực tiếp.
Dùng DeepSeek API cho workflow tự động
Nếu muốn đưa DeepSeek vào chatbot, website, công cụ nội bộ hoặc quy trình xử lý tài liệu, hãy dùng Open Platform/API thay vì thao tác thủ công. Tài liệu DeepSeek cho biết API tương thích định dạng OpenAI; bạn có thể dùng OpenAI SDK hoặc phần mềm tương thích OpenAI API bằng cách đổi cấu hình, với base_url là https://api.deepseek.com hoặc https://api.deepseek.com/v1.
Tài liệu DeepSeek cũng có trang Authentication để cấu hình xác thực và trang Create Chat Completion cho API tạo phản hồi hội thoại. Ví dụ khung bằng Python:
python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key='DEEPSEEK_API_KEY',
base_url='https://api.deepseek.com'
)
response = client.chat.completions.create(
model='deepseek-chat',
messages=[
{'role': 'system', 'content': 'Bạn giúp tách nội dung thành mệnh đề cần kiểm chứng.'},
{'role': 'user', 'content': 'Tách đoạn sau thành mệnh đề, loại nguồn cần đối chiếu và rủi ro kiểm chứng: ...'}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
Đoạn mã trên chỉ nên xem là khung triển khai. Trước khi đưa vào sản phẩm thật, hãy đối chiếu lại cách xác thực, tham số, model và endpoint trong tài liệu API chính thức.
Chọn deepseek-chat hay deepseek-reasoner?
Tài liệu API nêu deepseek-chat và deepseek-reasoner tương ứng với DeepSeek-V3.2, có giới hạn ngữ cảnh 128K và khác phiên bản APP/WEB. Tài liệu cũng mô tả deepseek-chat là chế độ không suy luận sâu, còn deepseek-reasoner là chế độ suy luận.
Cách chọn:
Dùng deepseek-chat cho tóm tắt nhanh, phân loại nội dung, viết nháp, dịch hoặc tạo checklist đơn giản.
Dùng deepseek-reasoner khi cần phân tích nhiều bước, so sánh lập luận hoặc bóc tách chuỗi suy luận phức tạp.
Ghi rõ model trong log nếu kết quả cần tái lập hoặc kiểm toán, vì tài liệu nhấn mạnh bản API khác bản APP/WEB.
Lưu ý về dữ liệu và điều khoản
Nếu dùng DeepSeek cho công việc, đặc biệt qua API, hãy kiểm tra điều khoản và chính sách nội bộ trước khi gửi dữ liệu nhạy cảm hoặc dữ liệu khách hàng. DeepSeek Terms of Use gọi dữ liệu người dùng nhập vào là “Inputs” và nội dung mô hình trả ra là “Outputs”, bao gồm văn bản, bảng và mã.
Điều khoản cũng nêu DeepSeek có thể dùng biện pháp kỹ thuật để rà soát hành vi sử dụng nhằm đáp ứng yêu cầu pháp lý và tuân thủ, bao gồm cơ chế lọc rủi ro. Với Open Platform, điều khoản yêu cầu người dùng bảo đảm cả họ và end user tuân thủ DeepSeek Terms of Use. Nếu tích hợp DeepSeek vào sản phẩm có người dùng cuối, hãy kiểm tra luồng dữ liệu, nội dung gửi vào API và trách nhiệm tuân thủ trước khi triển khai.
Checklist trước khi xuất bản nội dung có DeepSeek hỗ trợ
Trước khi dùng kết quả trong bài viết, báo cáo hoặc tài liệu công khai, hãy kiểm tra nhanh:
Mỗi con số, ngày tháng, tên riêng và trích dẫn đã có nguồn trực tiếp chưa?
Có câu nào chỉ là suy luận của mô hình nhưng đang được viết như sự thật không?
Nguồn đối chiếu có phải là tài liệu gốc hoặc nguồn sơ cấp phù hợp không?
Bạn đã ghi rõ dùng DeepSeek web, app hay API nếu kết quả cần tái lập chưa?
Dữ liệu đưa vào DeepSeek có phù hợp với điều khoản, chính sách nội bộ và nghĩa vụ với người dùng cuối không?
Kết luận
Cách dùng DeepSeek hiệu quả nhất cho tìm kiếm và kiểm chứng là tách rõ hai việc: dùng mô hình để tăng tốc đọc, tóm tắt, tạo truy vấn và lập checklist; dùng nguồn gốc đã mở trực tiếp để xác minh. Người dùng phổ thông có thể bắt đầu bằng DeepSeek Chat hoặc app từ trang chủ , còn lập trình viên có thể tích hợp qua API tương thích OpenAI. Với nội dung cần độ tin cậy cao, hãy biến mọi câu trả lời thành danh sách mệnh đề cần kiểm tra trước khi xuất bản.
Comments
0 comments