DeepSeek 點樣幫你搵資料同查證：流程、Prompt 同 API 用法

先揀啱入口：web、App 定 API？

如果目標係查證資訊，建議先用 web 或 App 試流程同 prompt。等流程穩定之後，例如你想自動將一篇稿拆成「待查證命題」清單，再考慮轉去 API，整合到內部工具或文件處理 pipeline。

用 DeepSeek 查證資訊：5 步流程

實際做法可以好簡單：DeepSeek 負責閱讀、分類、整理；你負責打開來源，決定資料係咪可靠。可以跟住以下 5 步：

1. 講清楚範圍。 寫明主題、語言、時間範圍、地區、你要核實邊類資料，以及想要嘅輸出格式。
2. 要求拆成可查證命題。 每條命題最好有主體、動作、時間、地點、數字或引述。
3. 要求建議對照來源類型。 例如官方文件、原始報告、法律文本、公開數據、相關機構聲明，或者有引用一手來源嘅新聞報道。
4. 下結論前，自己打開來源。 唔好單獨引用模型回答做證據；只引用你已經對照過、實際讀到嘅來源。
5. 需要重現或審核時，記低渠道同 model。 API 文件指出 API 版本同 APP／WEB 版本不同；如果要比較結果或日後 audit，應記錄你用 web、App 定 API。

可以用呢個起手 prompt：

我需要搵資料同核實以下主題：[主題]。
請將問題拆成可以逐一查證嘅命題。
每個命題請列出：需要核實嘅資料、應該打開嘅來源類型、建議搜尋關鍵字，以及如果只靠 AI 推論會有咩風險。

4 個實用 Prompt：由搵來源到發布 checklist

問題問得愈有結構，輸出就愈容易查證。與其問「呢件事啱唔啱？」，不如要求 DeepSeek 用表格、清單、欄位去整理。

1. 產生搜尋查詢

請為以下主題產生 10 組搜尋查詢：[主題]。
分成四組：官方來源、原始報告／數據、新聞報道、反方觀點或質疑。
每組查詢請說明我應該優先打開邊類結果。

2. 由一段文字拆出命題

請閱讀以下段落，列出所有可能有真偽的事實命題。
每個命題請標明：誰、做咗乜、何時、相關數字／引述，以及發布前要對照邊類來源。

3. 比較兩個來源

我會貼上兩個不同來源的段落。
請指出：相同之處、互相矛盾之處、缺少日期或背景的資料、邊句係作者演繹，以及邊句需要用原始來源再查證。

4. 轉成發布前 checklist

請將以上命題轉成 checklist，欄位包括：
命題 | 需要打開的來源 | 查證狀態 | 風險 | 編輯備註。
未有直接來源前，唔好替我判斷正確或錯誤。

用 DeepSeek API 建立自動化 workflow

如果你想將 DeepSeek 接入 chatbot、網站、內部工具或文件處理流程，就應該用 Open Platform／API，而唔係每次手動複製貼上。DeepSeek API 文件列明 API 使用兼容 OpenAI 的格式；你可以透過更改配置，使用 OpenAI SDK 或兼容 OpenAI API 的軟件，base_url 為 https://api.deepseek.com，亦可用 https://api.deepseek.com/v1。

DeepSeek 文件亦有 Authentication 頁面講解驗證設定，以及 Create Chat Completion 頁面說明建立對話回覆的 API。 以下係 Python 基本骨架：

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': '你會幫用戶將內容拆成需要查證的命題。'},
        {'role': 'user', 'content': '請將以下段落拆成命題、需要對照的來源類型，以及查證風險：...'}
    ]
)

print(response.choices.message.content)

以上程式碼只應視為起步框架。真正放入產品前，要再按官方 API 文件核對 authentication、參數、model 同 endpoint 設定。

deepseek-chat 定 deepseek-reasoner：點揀？

API 文件指出，deepseek-chat 同 deepseek-reasoner 對應 DeepSeek-V3.2，context limit 為 128K，而且同 APP／WEB 版本不同；文件亦描述 deepseek-chat 為 non-thinking mode，deepseek-reasoner 為 reasoning mode。

可以咁揀：

• 用 deepseek-chat：適合快速摘要、內容分類、草擬文字、翻譯，或者產生簡單 checklist。
• 用 deepseek-reasoner：適合需要多步分析、比較論證、拆解複雜推理鏈嘅任務。
• 記錄 model 名稱：如果結果需要重現、比較或審核，記低你用邊個 model，因為 API 文件強調 API 版本同 APP／WEB 版本不同。

資料同條款：工作用途要特別留神

如果你用 DeepSeek 處理工作內容，尤其係經 API 處理文件、客戶資料或內部資料，提交敏感資料前應先檢查條款同公司內部政策。DeepSeek《使用條款》將用戶提交資料稱為「Inputs」，模型產生內容稱為「Outputs」，內容包括文字、表格和程式碼。

條款亦提到，DeepSeek 可使用技術方式審視用戶使用服務的行為，以滿足法律及合規要求，包括建立風險過濾機制。 至於 Open Platform，條款要求平台用戶確保自己及 end users 遵守 DeepSeek《使用條款》。 如果你要將 DeepSeek 整合到有終端用戶嘅產品，發布前應先檢查資料流、送入 API 嘅內容，以及你對終端用戶需要承擔嘅合規責任。

發布前 checklist：DeepSeek 幫過手都要再查

文章、報告或公開文件發布前，可以逐項問自己：

• 每個數字、日期、人名、機構名同引述，有冇直接來源？
• 有冇句子其實只係模型推論，但被寫成事實？
• 對照來源係咪原始文件、一手資料，或者最合適嘅權威來源？
• 如果結果需要重現，你有冇記低用 DeepSeek web、App 定 API？
• 送入 DeepSeek 嘅資料，係咪符合條款、內部政策，以及你對終端用戶嘅責任？

總結

用 DeepSeek 搵資料同查證，最有效係分清兩件事：用模型加快閱讀、摘要、產生搜尋查詢、建立 checklist；用你親自打開嘅來源作最後核實。一般用戶可以由 DeepSeek Chat 或 App 開始；開發者則可透過兼容 OpenAI 格式的 API 整合到工作流。 對於需要高可信度嘅內容，記住先將每個 AI 回覆拆成待查證命題，再決定可唔可以發布。