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基于DeepSeek模型的思维导图智能系统

news 来源：原创 2025/5/9 23:36:12

基于DeepSeek模型的思维导图智能系统

摘要：本文研究了Prompt技术在自然语言处理（NLP）中的应用，重点探讨了其在用户输入语言转换任务中的作用。基于DeepSeek模型，文章通过设计不同的Prompt并结合API调用，生成符合Markdown语法的文本内容。通过分析Prompt设计、模型选择等关键步骤，本文提出了一种优化的Prompt生成方法，旨在提高模型在Markdown格式文本生成中的准确性。此外，本文还探讨了如何利用生成的Markdown语法节点构建思维导图，并展示了该方法在实际任务中的应用效果。研究结果表明，通过优化Prompt设计，能够高效生成结构化的Markdown内容，为思维导图的自动化构建提供了可靠的技术支持。

关键词：自然语言处理，Prompt，DeepSeek，Markdown

Mind Mapping Intelligent System Based on DeepSeek Model

Abstract: This paper investigates the application of Prompt technology in Natural Language Processing (NLP), focusing on its role in the task of user-input language transformation. Based on the DeepSeek model, the article generates text content conforming to Markdown syntax by designing different Prompts and combining them with API calls. By analysing key steps such as Prompt design and model selection, the paper proposes an optimised Prompt generation method, aiming to improve the accuracy of the model in Markdown format text generation. In addition, this paper explores how to construct mind maps using the generated Markdown syntax nodes, and demonstrates the effectiveness of the method in practical tasks. The results show that by optimising the Prompt design, structured Markdown content can be generated efficiently, providing reliable technical support for the automated construction of mind maps.

Key Words: Natural Language Processing, Prompt, DeepSeek, Markdown

1.引言(Introduction)

在信息技术迅猛发展的今天，自然语言处理（NLP）技术已成为人工智能领域的重要分支。随着大型语言模型（LLM）的兴起，如何高效地利用这些模型处理和理解自然语言成为研究热点。Prompt技术作为一种关键手段，通过向模型提供特定的指令或输入文本，引导模型完成复杂的语言任务（如语言转换、文本生成等），极大地推动了NLP技术的进步。本文聚焦于Prompt技术在用户输入语言转换任务中的应用，基于DeepSeek模型，通过设计不同的Prompt并结合API调用，生成符合Markdown语法的文本内容，为后续思维导图的自动化构建提供技术支持。

1.1. 研究背景(Research Background)

Prompt技术的研究背景根植于机器学习和深度学习的快速发展，尤其是基于Transformer架构的语言模型‎[1]。这些模型通过海量文本数据的训练，学习到了语言的复杂模式和结构特征。Prompt技术的核心价值在于其能够向模型传达用户的意图，引导模型生成高质量的输出结果。然而，设计一个有效的Prompt并非易事，它需要深入理解模型特性、任务需求以及语言的多样化表达方式。本文以DeepSeek模型为基础，通过优化Prompt设计和API调用，探索其在Markdown文本生成中的应用，旨在提高生成内容的准确性和结构化程度，为思维导图的自动化构建提供一种高效的技术解决方案。

1.2. 国内外研究现状(Research Status at Home and Abroad)

Prompt技术的研究近年来在国内外均取得了显著进展，其核心在于通过设计有效的指令引导模型生成高质量的输出。在国际上，研究者提出了多种Prompt设计方法，如模板式Prompt‎[2]和动态Prompt‎[3]，并结合Chain-of-Thought Prompting ‎[4] 等技术，显著提升了模型在复杂任务中的表现。此外，基于Transformer架构的模型（如GPT系列）通过预训练和微调的结合，展现了强大的生成能力。

在国内，Prompt技术的研究同样蓬勃发展，特别是在中文NLP任务中。国内研究者在借鉴国际先进技术的基础上，针对中文的语言特性进行了深入探索。例如，ERNIE模型通过整合知识图谱等结构化数据，显著提升了模型对中文语境的理解能力‎[5]。同时，Prompt技术在机器翻译、文本摘要等任务中的应用也取得了显著成效。

DeepSeek模型作为基于Transformer架构的先进模型，其研究进展代表了NLP领域的前沿技术。国际上，DeepSeek通过低秩键值联合压缩技术和混合专家模型（MoE）等创新设计，解决了推理时的计算和存储瓶颈。在国内，DeepSeek模型的研究也得到了广泛关注，特别是在处理大规模语料库和多领域对话数据方面，研究者通过监督微调和强化学习等方法，进一步提升了模型的实用性和泛化能力。

综上所述，国内外在Prompt技术和DeepSeek模型的研究上均取得了重要进展，为NLP领域的发展提供了强大的技术支撑。本文将在此基础上，深入探讨Prompt技术在Markdown文本生成中的应用，并结合DeepSeek模型优化生成内容的准确性，为后续思维导图的构建提供文本基础。

1.3. 本文主要工作以及结构安排(The Main Work and Structure)

本文旨在阐述DeepSeek模型在自然语言处理（NLP）中的基本应用及其与Prompt技术的结合使用，重点探讨用户输入语言转换任务中的实际应用场景。内容包括以下几部分：

简要介绍DeepSeek模型的基本原理及其在长文本生成中的优势；
系统分析Prompt技术的核心原理及其在输入语言转换中的转换过程；
详细说明Markdown语法及其应用，以及基于Markdown生成思维导图的具体步骤；

2. DeepSeek 模型简介与应用(Introduction and Application of DeepSeek Model)

2.1. DeepSeek 的基本原理(Basic Principles of DeepSeek)

DeepSeek模型是一种基于Transformer架构的改进型语言模型，其核心创新在于引入了动态记忆机制（Dynamic Memory Mechanism, DMM）和分层注意力机制（Hierarchical Attention Mechanism, HAM），以增强对长文本上下文的建模能力。其基本原理可以形式化地描述如下：

动态记忆机制（DMM）

传统的Transformer模型通过多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention, MHSA）计算上下文表示：

$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V\quad(1)$

其中 Q、K、V 分别表示查询（Query）、键（Key）和值（Value）矩阵， dk为维度缩放因子‎[1]。然而，这种固定范围的注意力机制在处理长文本时容易丢失远距离的上下文信息。

DeepSeek通过动态记忆模块（DMM）扩展了这一机制。动态记忆模块将历史上下文信息存储在一个可更新的记忆矩阵 M∈Rm×d 中，其中 m 为记忆容量，d 为隐藏层维度。在每一时间步 t，模型通过以下公式更新记忆：

$M_t = \text{Update}(M_{t-1}, h_t) \quad (2)$

其中 ht 为当前隐藏状态，Update(∙) 是一个可学习的记忆更新函数‎[6]。这种设计使得模型能够长期保留关键上下文信息，从而显著提升长文本生成的连贯性。

2. 分层注意力机制（HAM）

DeepSeek引入了分层注意力机制（HAM），将注意力分为局部注意力（Local Attention）和全局注意力（Global Attention）。局部注意力聚焦于当前段落内的细粒度语义，而全局注意力则捕捉跨段落的宏观结构。具体而言，分层注意力的计算可以表示为：

$\text{HAM}(X) = \text{Concat}(\text{LocalAttention}(X), \text{GlobalAttention}(X)) \quad (3)$

其中 LocalAttention(∙) 和 GlobalAttention(∙) 分别作用于不同层次的文本表示‎[7]。这种分层设计使得DeepSeek在生成长文本时能够同时兼顾局部细节和全局一致性。

2.2. DeepSeek 在长文本生成中的优势(Advantages of DeepSeek in long text generation)

作为DeepSeek系列模型的迭代版本，DeepSeek-V2 在长文本生成任务中展现了显著的改进和优势，主要体现在以下四个方面：

超长上下文支持：DeepSeek-V2 支持 128K token 的上下文长度，相较于前代模型，显著扩展了上下文窗口。这种改进使得模型能够更好地理解和利用远距离依赖关系，从而生成更连贯的长文本‎[8]。
高效推理与低资源消耗：通过引入多头潜在注意力（MLA）机制，DeepSeek-V2 将键值（KV）缓存减少了 93.3%，同时将最大生成吞吐量提升至 5.76 倍。这种高效推理机制显著降低了长文本生成的计算和存储开销‎[8]。
经济训练与稀疏计算：DeepSeek-V2 基于 DeepSeekMoE 架构，通过稀疏计算机制以经济的成本训练强大的模型。与 DeepSeek 67B 相比，DeepSeek-V2 节省了 42.5% 的训练成本，同时实现了性能的显著提升‎[8]。
高质量多源语料库预训练：DeepSeek-V2 在由 8.1T 标记组成的高质量多源语料库上进行了预训练。这种大规模、多样化的训练数据使得模型能够更好地理解和生成长文本，尤其是在复杂语言模式和领域知识方面表现出色‎[8]。

3. Prompt在用户输入语言转换中的应用(Application of Prompt in User Input Language Conversion)

Prompt 的工作原理深深扎根于机器学习与深度学习技术体系之中，尤其是在近年来取得重大突破进展的大语言模型（LLM）的支撑下得以有效运转。这些大语言模型通常构建于 Transformer 架构之上，它们借助对海量文本数据的训练，从而精准地学习到语言所蕴含的复杂模式与结构特征。而 Prompt 的核心价值就在于它能够极为有效地向模型传达用户的意图，进而引导模型产出高质量的输出结果。

LLM 的性能表现很大程度上取决于精心雕琢设计的 Prompt。一个设计精妙的 Prompt 能够确保模型精准无误地理解用户输入的信息，并生成与用户期望高度契合的输出内容。然而，设计出一个行之有效的 Prompt 绝非易事，它需要设计者对模型自身的特性、任务的具体需求以及语言的多样化表达方式都拥有极为深入透彻的理解。

从技术层面来看，Prompt 学习可以被视作一个序列到序列的学习问题，并且能够运用 Transformer 模型来进行建模处理。Transformer 模型主要由 Encoder 和 Decoder 这两个重要部分构成：

(1) Encoder

其主要功能是对输入的 Prompt 文本序列进行编码操作。在这个过程中，它通过多头注意力机制（MultiHeadAttention）来敏锐地捕捉输入文本序列内部的各种依赖关系，随后借助前馈神经网络（FeedForward）对其进行进一步的处理，最终得到编码后的结果。其公式表示为：

(1) Encoder

$h_t = \text{MultiHeadAttention}(h_{t-1}, h_{t-2}, \ldots, h_n) + \text{FeedForward}(h_{t-1}) \quad (4)$

这里的 ht 代表 Encoder 的第 t 个隐藏层输出‎[9]。

(2) Decoder

它主要承担着对编码后的信息进行解码，从而生成输出文本序列的重任。Decoder 在工作时，会结合 Encoder 的输出结果以及自身的隐藏状态，逐步有序地生成输出文本序列。其公式为：

$y_t = \text{MultiHeadAttention}(y_{t-1}, h_1, \ldots, h_n) + \text{FeedForward}(y_{t-1}) \quad (5)$

其中 yt 表示 Decoder 的第 t 个隐藏层输出。

在实际的应用场景中，Prompt 会先被编码成为输入序列，接着通过 Encoder 传递给 Decoder，而 Decoder 则依据编码后的信息逐步构建并生成输出文本。

图- 1 Hierarchical Attention Transformer架构

3.2. Prompt的转换过程(Conversion Process of Prompt)

Prompt 的转换过程是一个多环节紧密相连的复杂流程，涵盖了 Prompt 设计、模型选择、监督学习等关键步骤。

3.2.1. Prompt设计(Prompt Design)

Prompt 设计是整个转换过程的核心。为了设计出有效的 Prompt，必须深入理解任务的需求、语言的多样性以及 DeepSeek 模型的独特特性。通过探索不同类型的 Prompt 模板，如 Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought 等，可以根据任务特性选择最合适的模板。特别是在本文中，我们通过精心设计的Prompt，指导DeepSeek模型生成符合 Markdown 语法的文本内容，为后续思维导图的生成奠定基础‎[10]。

3.2.2. 模型选择(Model Selection)

选择合适的LLM模型至关重要，尤其是那些经过大规模预训练的模型，如GPT-3、BERT等。这些模型不仅具备强大的语言生成与理解能力，而且能够与Prompt设计结合，确保生成内容的准确性与连贯性‎[11]。在本文中，DeepSeek模型作为核心生成模型，能够通过其优化的文本生成能力，支持高质量的Prompt转换‎[13]。

3.2.3. 监督学习(Supervised Learning)

监督学习阶段通过已标注的Prompt-输出对对模型进行训练，学习Prompt到输出的映射关系。为了确保模型的有效性，训练通常需要大量的标注数据，这些数据可以通过人工标注或自动标注工具来收集。大量的标注数据帮助DeepSeek模型精准掌握如何根据Prompt生成合适的输出‎[12]‎[14]。

3.3. Prompt生成(Prompt Generation)

经过上述严谨的训练流程后，模型能够在不同的 Prompt 下生成对应的输出文本。与生成全新 Prompt 的方法不同，本研究采用基于现有 Prompt 进行规则设定与优化的策略，通过系统化地分析模型在不同规则下的表现，筛选出最优的 Prompt，以确保生成内容的高质量与高一致性。此优化方法有效提升了模型对用户期望的输出文本的生成能力，为后续生成高质量的 Markdown 文本奠定了坚实基础。

4. Markdown语法节点与思维导图绘制(Markdown Syntax Nodes and Mind Map Drawing)

Markdown是一种轻量级标记语言，以其简洁易读、易于编写的特性而广受欢迎。它通过使用简单的文本格式来编写文档，无需复杂的排版指令，即可快速生成结构清晰、内容丰富的文件。Markdown语法中的多种元素，如标题、列表、代码块等，不仅便于文本的组织和展示，还能够很好地映射到思维导图的层次结构中，为思维导图的绘制提供了天然的便利。

4.1. Markdown语法节点特点(Characteristics of Markdown Syntax Nodes)

在Markdown中，标题通过不同数量的井号（#）来区分层级，从一级标题到六级标题，逐级递减，这种层级结构正是思维导图所依赖的核心要素之一。通过Markdown的标题语法，我们可以轻松定义思维导图的各个分支节点及其层级关系。标题层级与井号数量的关系可以用以下公式表示：

$\text{Heading Level} = \text{Number of Hashes} \quad (6)$

其中，标题层级的范围是1到6，# 数量的范围是1到6‎[15]。

此外，Markdown的列表语法也为思维导图的绘制提供了有力支持。无序列表使用星号（*）、加号（+）或减号（-）作为标记，而有序列表则使用数字加句点（1.、2.、3.）的形式。这些列表元素可以嵌套使用，形成复杂的层级结构，完美契合思维导图中分支与子分支的展示需求[15]。

4.2. DeepSeek回复内容解析(Analysis of DeepSeek Response Content)

DeepSeek的回复内容通常包含多个关键信息点，这些信息点之间存在一定的层次关系。为了提取这些信息点并构建层次结构，我们需要对DeepSeek的回复内容进行解析。具体步骤如下：

分词与词性标注：利用自Prompt技术对回复内容进行分词和词性标注，分词是将连续的文本切分成独立的词汇单元的过程，对于理解文本内容至关重要。随后，进行词性标注，即对每个分词后的词汇赋予其相应的词性（如名词、动词、形容词等）。以便后续提取关键信息点‎[16]。
关键信息点提取：在完成分词与词性标注后，根据词性标注结果提取回复内容中的关键信息点。这些关键信息点通常是名词、动词等实词，它们能够表达回复内容的核心概念和动作。提取关键信息点的过程需要综合考虑词汇的频率、位置、上下文语义等因素，以确保提取出的信息点具有代表性和准确性。词汇频率的计算公式为：

$f(w) = \frac{\text{Number of occurrences of word } w}{\text{Total number of words in the text}} \quad (7)$

其中，f（w） 表示词汇 w 的频率‎[16]。

3. 层次关系构建：通过分析关键信息点之间的语义关系，构建层次结构。例如，可以利用依存句法分析等技术，确定关键信息点之间的主谓宾关系，从而构建层次结构。在构建层次结构时，需注意信息点的排序和分组。排序通常基于信息点的重要性或逻辑顺序，而分组则根据信息点之间的关联性和相似性进行。
4.3. Markdown语法节点构建思维导图(Constructing Mind Maps with Markdown Syntax Nodes)
1. 在提取了DeepSeek回复内容中的关键信息点并构建了层次结构后，我们利用了Markdown语法节点构建思维导图。具体步骤如下：

节点表示：将每个关键信息点表示为一个Markdown节点。对于关键信息点，通常选择使用标题或列表项进行表示，以便于清晰地呈现其在思维导图中的层级和重要性。
层次关系表示：利用Markdown的列表和嵌套列表结构表示节点之间的层次关系。
导图生成：将Markdown节点及其层次关系转换为思维导图格式，随后使用相应的工具进行渲染和展示。在本实验中，采用了AntV组件库来实现思维导图的可视化展示，该工具能够解析Markdown文件并根据其节点结构自动生成交互式思维导图。

5. 成果展示(Results Presentation)

本实验旨在通过设计多种Prompt模板，以促使Deep Seek模型生成符合特定场景要求的文本内容格式，从而实现思维导图的自动生成。具体步骤包括预先设定经过编辑的提示模板，并调用Deep Seek模型进行文本内容的生成，最终达到思维导图的构建效果。

本次实验将Prompt模板分为五个等级，从不及格到“优秀”，每个等级对生成内容的要求逐步增强，样例模板如图-1所示。

等级	内容要求
不及格	基本要求，仅要求生成思维导图
及格	增加了对可行性和Markdown语法的要求，字数限制为300字
一般	明确了Markdown的结构要求，限制为三层标题和300字以内
良好	回答更具逻辑性，字数范围为200-500字，语气要求更为细致
优秀	与良好级别相似，但更加严格，确保回答的精确性和条理性

图- 2 不同Prompt模板

在本实验中，通过调用了DeepSeek模型以生成相应的文本内容，并据此绘制了思维导图，具体结果见图2至图5所示。通过不同的Prompt模板，我们能够有效地控制生成内容的格式和结构，从而实现预期的思维导图效果。

图- 3 “不及格” 效果

图- 4 “一般” 效果

图- 5 “及格” 效果

图- 6 “优秀” 效果

通过对不同Prompt模板的应用，结果表明：

结构性：较高等级的Prompt能有效引导模型生成更具逻辑性和结构化的内容。
内容深度：随着Prompt要求的提升，生成文本的深度和可行性显著增强。
语气和风格：在内容的专业性与亲和性之间取得了良好的平衡。

6. 总结和展望(Conclusion and Outlook)

（1）总结

在本研究中，我们设计并实现了一种基于Prompt的文本生成方法，旨在引导DeepSeek模型准确生成符合Markdown语法的内容。通过对不同Prompt模板的优化与调整，我们成功构建了一个能够根据用户输入生成高质量Markdown文本的系统。这一方法能够有效地支持思维导图的生成，确保文本内容与Markdown语法规范的匹配。

实验结果表明，与传统文本生成模型相比，所提出的方法在生成Markdown格式文本的准确性上有显著提高，能够较好地满足特定任务需求，尤其是在Markdown语法节点的生成和解析方面，表现出了较高的适应性。

（2）展望

尽管当前模型能够较为准确地生成Markdown格式文本，但仍有一些改进空间。未来的工作可以进一步优化Prompt设计，提高模型对更复杂语法的处理能力，尤其是在生成多层次结构化内容时。此外，随着自然语言处理技术的不断发展，期望能够引入更多高级的优化算法，如强化学习或自监督学习，进一步提高模型的生成能力和准确性。

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