如何用 DeepSeek 找資料、拆命題並查證來源

先選對使用方式：web、app 還是 API

如果你的目標是查證資訊，建議先用 web 或 app 測試流程與提示詞。等流程穩定後，例如已能自動把一篇文章拆成待查命題，再考慮改用 API 接入內部工具、文件處理流程或內容審核管線。

用 DeepSeek 查證資訊的 5 步流程

實務上，可以讓 DeepSeek 負責閱讀、分類與整理；至於是否可信，仍由你在打開原始來源後判斷。

1. 界定查詢範圍。 寫清楚主題、語言、時間範圍、地理範圍、要查的資訊類型，以及希望輸出的格式。
2. 要求拆成可查證命題。 每個命題最好包含主體、行動、時間、地點、數字或引文。
3. 要求列出應對照的來源類型。 例如官方文件、原始報告、法規文本、公開資料、相關機構聲明，或有引用一手資料的新聞報導。
4. 先打開來源，再下結論。 不要把模型回答單獨當作證據；只引用你已實際核對過的資料。
5. 需要重現或稽核時，記錄使用通道與模型。 DeepSeek API 文件指出 API 版本不同於 APP/WEB 版本；若要比較結果或保留稽核線索，應記錄使用的是 web、app 還是 API。

可從這段提示詞開始：

我需要搜尋並查證以下主題：[主題]。
請把問題拆成可查證的命題。
每個命題請列出：需要確認的資訊、建議查看的來源類型、建議搜尋關鍵字，以及如果只依賴 AI 推論會有什麼風險。

可直接套用的查證提示詞

問題越有結構，DeepSeek 的輸出越容易被檢查。與其問「這件事是真的嗎？」，不如要求它回傳表格或 checklist。

1. 產生搜尋查詢

請為以下主題產生 10 組搜尋查詢：[主題]。
請分成四類：官方來源、原始報告或資料、新聞報導、反方說法或不同觀點。
每組查詢請說明我應優先打開哪一類結果。

2. 從一段文字拆出命題

請閱讀以下段落，列出其中可判斷真假的事實命題。
每個命題請標明：誰、做了什麼、何時、相關數字或引文，以及發布前應對照哪一類原始來源。

3. 比較兩個來源

我會貼上兩個不同來源的段落。
請指出：兩者相同之處、互相矛盾之處、缺少日期或背景的資訊、哪些句子屬於解讀，以及哪些句子必須回到原始來源查證。

4. 轉成發布前 checklist

請把上述命題整理成 checklist，欄位包含：
命題 | 需要打開的來源 | 查證狀態 | 風險 | 編輯備註。
如果尚未看到直接來源，請不要替我判定真或假。

用 DeepSeek API 建立自動化流程

若你要把 DeepSeek 接入聊天機器人、網站、內部工具或文件處理流程，應使用 Open Platform/API，而不是手動在網頁上複製貼上。DeepSeek 文件說明 API 採 OpenAI 相容格式；透過修改設定，可使用 OpenAI SDK 或相容 OpenAI API 的軟體存取 DeepSeek API，base_url 可設為 https://api.deepseek.com，也可用 https://api.deepseek.com/v1。

DeepSeek 文件也有 Authentication 頁面說明驗證設定，以及 Create Chat Completion 頁面說明如何建立對話回應。 以下是 Python 架構範例：

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': '你會把內容拆成需要查證的命題。'},
        {'role': 'user', 'content': '請將以下段落拆成命題、需對照的來源類型與查核風險：...'}
    ]
)

print(response.choices.message.content)

這段程式碼只應視為實作骨架。正式上線前，仍要回到 DeepSeek 官方 API 文件確認驗證方式、參數、模型名稱與 endpoint 是否符合最新要求。

deepseek-chat 還是 deepseek-reasoner？

DeepSeek API 文件列明，deepseek-chat 與 deepseek-reasoner 對應 DeepSeek-V3.2，context limit 為 128K，且不同於 APP/WEB 版本。 文件也說明 deepseek-chat 是非深度推理模式，deepseek-reasoner 則是推理模式。

可這樣選：

• 用 deepseek-chat：適合快速摘要、內容分類、草擬文字、翻譯，或建立簡單查核清單。
• 用 deepseek-reasoner：適合需要多步分析、比較論點、拆解複雜推理鏈的任務。
• 在 log 中記錄模型與通道：如果結果日後需要重現或稽核，尤其要記下使用的是 API、web 還是 app，因為文件強調 API 版本不同於 APP/WEB 版本。

資料與條款：不要忽略合規風險

如果把 DeepSeek 用於工作，特別是透過 API 處理文件或客戶資料，送出敏感資料前應先檢查服務條款、公司內規與你對使用者的義務。DeepSeek 使用條款將使用者輸入稱為 Inputs，模型回應稱為 Outputs，內容可包含文字、表格與程式碼。

條款也提到，DeepSeek 可為符合法律與合規要求，使用技術手段檢視使用服務的行為，包括建立風險過濾機制。 對於 Open Platform，服務條款要求使用者確保自己與終端使用者都遵守 DeepSeek Terms of Use。 因此，如果你要把 DeepSeek 整合進有終端使用者的產品，應先釐清資料流、送入 API 的內容，以及合規責任。

發布前檢查清單

在把 DeepSeek 輔助產出的內容用於文章、報告或公開文件前，至少檢查以下幾點：

• 每個數字、日期、人名、機構名與引文，是否已有直接來源？
• 有沒有句子只是模型推論，卻被寫成已確認事實？
• 對照來源是否為適合的原始文件、一手資料或權威資料？
• 若結果需要重現，你是否記錄了使用 DeepSeek web、app 還是 API？
• 送入 DeepSeek 的資料是否符合服務條款、內部政策，以及你對終端使用者的義務？

結論

用 DeepSeek 搜尋與查證資訊，最有效的方式是把兩件事分開：用模型加速閱讀、摘要、產生搜尋詞與建立查核清單；用你親自打開的原始來源完成驗證。一般使用者可從 DeepSeek Chat 或 app 開始，開發者則可透過相容 OpenAI 格式的 API 接入工作流程。 對於需要高可信度的內容，請先把每一句重要說法都變成可檢查的命題，再決定是否發布。