Как использовать DeepSeek для поиска и проверки фактов

Сначала выберите способ работы: чат, приложение или API

Если ваша цель — именно проверка информации, начните с веб-версии или приложения: так проще отладить вопросы, формат таблиц и чек-листы. Когда процесс станет повторяемым — например, вы регулярно превращаете текст в список утверждений для проверки, — можно переносить его в API и подключать к внутреннему инструменту или пайплайну обработки документов.

Рабочая схема проверки с DeepSeek

Хорошая роль DeepSeek — читать, дробить и раскладывать материал по полочкам. Решение о том, подтверждён факт или нет, принимает человек после работы с источниками. Практичный сценарий выглядит так:

1. Опишите рамки поиска. Укажите тему, язык, период, страну или регион, тип информации и желаемый формат ответа.
2. Попросите разбить текст на проверяемые утверждения. В каждом утверждении должны быть субъект, действие, время, место, число или цитата, если они есть.
3. Попросите предложить типы источников. Это могут быть официальные документы, исходные отчёты, правовые акты, опубликованные наборы данных, заявления организаций или публикации, которые ссылаются на первоисточники.
4. Открывайте источники напрямую. Не цитируйте ответ модели как доказательство; используйте только то, что удалось сверить с читаемым источником.
5. Фиксируйте канал и модель, если нужна воспроизводимость. Документация DeepSeek отдельно отмечает, что версия API отличается от APP/WEB, поэтому для аудита полезно записывать, где именно выполнялся запрос.

Стартовый промпт:

Мне нужно найти и проверить информацию по теме: [тема].
Разбей вопрос на проверяемые утверждения.
Для каждого утверждения укажи: что именно нужно подтвердить, какой тип источника открыть, какие поисковые запросы попробовать и какой риск есть, если опираться только на вывод AI.

Промпты для поиска источников и проверки утверждений

Чем конкретнее запрос, тем удобнее проверять результат. Вместо вопроса «это правда?» лучше просить таблицу, список утверждений или редакционный чек-лист.

1. Сгенерировать поисковые запросы

Составь 10 поисковых запросов для проверки темы: [тема].
Раздели их на группы: официальные источники, исходные отчёты или данные, СМИ, критика или альтернативные позиции.
Для каждого запроса объясни, какие результаты стоит открывать в первую очередь.

2. Разобрать фрагмент текста на факты

Прочитай фрагмент ниже и выпиши фактические утверждения, которые могут быть верными или неверными.
Для каждого укажи: кто, что сделал, когда, какие числа или цитаты упомянуты, и какой источник нужно открыть перед публикацией.

3. Сравнить два источника

Я вставлю два фрагмента из разных источников.
Покажи: где они совпадают, где противоречат друг другу, где не хватает даты или контекста, какие фразы являются интерпретацией и какие утверждения нужно проверить по первоисточнику.

4. Сделать чек-лист перед публикацией

Преобразуй утверждения в чек-лист с колонками:
Утверждение | Какой источник открыть | Статус проверки | Риск | Редакционная заметка.
Не делай вывод верно или неверно, если нет прямого источника.

Как подключить DeepSeek API к рабочему процессу

Если вы хотите встроить DeepSeek в чат-бота, сайт, внутренний редакционный инструмент или систему обработки документов, используйте Open Platform/API, а не ручную работу в интерфейсе. Документация DeepSeek указывает, что API совместим с форматом OpenAI: можно использовать OpenAI SDK или совместимое ПО, изменив конфигурацию и указав base_url как https://api.deepseek.com или https://api.deepseek.com/v1.

В документации также есть раздел Authentication для настройки доступа и страница Create Chat Completion для создания ответов в формате диалога. Базовый каркас на Python может выглядеть так:

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': 'Ты помогаешь разбивать текст на утверждения для проверки фактов.'},
        {'role': 'user', 'content': 'Разбери фрагмент на утверждения, типы источников и риски проверки: ...'}
    ]
)

print(response.choices.message.content)

Этот пример — только отправная точка. Перед использованием в реальном продукте нужно сверить актуальные правила аутентификации, параметры, модели и endpoint в официальной документации DeepSeek.

Что выбрать: deepseek-chat или deepseek-reasoner

Документация API указывает, что deepseek-chat и deepseek-reasoner соответствуют версии DeepSeek-V3.2, имеют ограничение контекста 128K и отличаются от версии APP/WEB. Там же deepseek-chat описан как режим без глубокого рассуждения, а deepseek-reasoner — как режим рассуждения.

Практическое правило:

• deepseek-chat — для быстрых кратких изложений, классификации, черновиков, переводов и простых чек-листов.
• deepseek-reasoner — для многошагового анализа, сравнения аргументов и разборов, где важно проследить логику.
• Логируйте модель и канал — особенно если результат должен быть воспроизводимым или проверяемым, потому что документация подчёркивает отличие API от APP/WEB.

Данные, условия и ответственность

Если вы используете DeepSeek в работе, особенно через API, сначала проверьте внутренние правила и условия сервиса: это важно перед отправкой конфиденциальных документов, клиентских данных или материалов, которые нельзя передавать внешним сервисам. Terms of Use называют пользовательские данные Inputs, а результаты модели — Outputs, включая текст, таблицы и код.

В условиях также указано, что DeepSeek может применять технические средства для проверки поведения пользователей ради юридических и комплаенс-требований, включая механизмы фильтрации рисков. Для Open Platform условия требуют, чтобы пользователь обеспечивал соблюдение DeepSeek Terms of Use как со своей стороны, так и со стороны конечных пользователей. Поэтому при интеграции в продукт стоит заранее проверить поток данных, содержание запросов к API и распределение ответственности.

Чек-лист перед публикацией материала с помощью DeepSeek

Перед тем как переносить результат в статью, отчёт или публичный документ, пройдитесь по короткому списку:

• У каждого числа, имени, даты и цитаты есть прямой источник?
• Нет ли фразы, которая является выводом модели, но написана как установленный факт?
• Источник действительно первичный или достаточно близок к первоисточнику?
• Зафиксированы ли канал, модель и способ запуска, если результат нужно воспроизвести?
• Соответствуют ли отправленные в DeepSeek данные условиям сервиса, внутренним правилам и обязательствам перед конечными пользователями?

Главное

DeepSeek полезен не как замена проверке, а как ускоритель: он помогает читать быстрее, формулировать поисковые запросы, выделять проверяемые утверждения и вести чек-лист. Обычный пользователь может начать с DeepSeek Chat или приложения на сайте DeepSeek, а разработчик — встроить процесс через API, совместимый с OpenAI. Для материалов с высокой ценой ошибки превращайте каждый ответ модели в список утверждений, которые должны быть подтверждены первоисточниками.