Deepseek 能处理结构化和非结构化数据，尽管针对不同类型数据的方法和工具各不相同。结构化数据，如具有固定模式的数据库或电子表格，使用预定义的规则和关系进行处理。例如，Deepseek 可能使用类似 SQL 的查询或数据转换管道来清洗、连接或聚合表格数据。非结构化数据，如文本、图像或音频，需要使用自然语言处理 (NLP) 或计算机视觉等技术来提取模式。例如，Deepseek 可以分析客户评论（文本）来识别情绪，或将产品图像（像素）分类。该平台的灵活性允许开发人员根据任务处理不同的数据格式。
对于结构化数据，Deepseek 提供与常见数据库（如 PostgreSQL、MySQL）或 CSV 或 Parquet 等文件格式集成的工具。开发人员可以定义模式、强制执行数据验证，并执行过滤或聚合等操作。一个实际示例是使用用户购买历史（结构化为用户 ID、产品 ID、时间戳）结合产品元数据来训练推荐系统。Deepseek 的管道可以连接这些表格，标准化数值特征（例如，购买频率），并对分类变量（例如，产品类别）进行编码，以便用于机器学习模型。这种结构化方法可确保预测或分析等任务的一致性和可扩展性。
对于非结构化数据，Deepseek 依赖于嵌入和神经网络来处理原始输入。对于文本，它可能使用基于 Transformer 的模型来生成句子向量表示，从而实现语义搜索或主题建模等任务。对于图像，卷积神经网络 (CNN) 可以提取特征用于对象检测。开发人员可以将结构化产品数据（价格、类别）与非结构化产品描述相结合，构建一个混合搜索系统。Deepseek 的 API 或库简化了这些工作流程——例如，使用分词对文本进行预处理，生成嵌入，并将结果存储在向量数据库中。这种双重能力使开发人员能够解决需要两种数据类型的复杂问题，例如欺诈检测（交易日志 + 电子邮件文本）或客户细分（人口统计数据 + 社交媒体活动）。