要在 Deepseek 中创建自定义过滤器和排序算法，您需要使用其可扩展架构，该架构旨在修改搜索和推荐行为。 首先确定您要优先考虑的数据属性或模式。 对于过滤器，定义标准以在结果中包含或排除项目（例如，过滤过时的内容）。 对于排序，实现反映您的优先级的评分逻辑，例如提升较新的内容或惩罚低质量的项目。 Deepseek 通常提供 API 或钩子，以将自定义逻辑注入到其处理管道中，通常通过配置文件或基于代码的插件。 请查看文档，了解扩展点，例如 post-process hooks 或 scoring modules，您的代码可以在其中拦截和修改结果。
例如，如果构建新闻推荐系统，您可以创建一个过滤器来排除超过 30 天的文章。 这可能涉及继承一个基本 Filter 类并覆盖其 apply 方法来检查发布日期。 类似地，排序算法可以将相关性分数与新鲜度指标相结合。 您可以编写一个 CustomRanker 类来计算加权分数：0.7 * relevance_score + 0.3 * freshness_score，其中 freshness_score 计算为 1 / (days_since_publication + 1)。 Deepseek 的 API 将允许您在管道中注册此类，确保它在结果生成期间应用。 使用单元测试来验证逻辑 - 例如，验证较旧的文章是否获得较低的分数或完全被排除。
部署自定义组件需要将它们集成到 Deepseek 的工作流程中。 如果使用配置驱动的方法，请更新 YAML/JSON 文件以引用您的新类或脚本。 对于基于代码的设置，请确保您的模块在初始化期间导入和注册。 性能至关重要：优化过滤器以在管道中尽早运行（减少下游处理）并缓存常用数据。 使用 A/B 实验来衡量影响 - 例如，在应用排序更改前后跟踪用户参与度指标。 使用日志记录来调试边缘情况，例如意外的过滤器排除或评分异常。 如果您的逻辑依赖于外部数据（例如，用户偏好），请确保有效地获取这些输入以避免延迟峰值。