DeepSeek 通过结构化的流程处理用户反馈，旨在提高系统性能并有效地解决用户需求。该方法包括收集反馈、分析反馈以获得可操作的见解，并根据优先问题实施更改。 这种循环确保了平台的持续迭代和改进，使其更紧密地与开发人员的需求和技术用例保持一致。
反馈首先通过多种渠道收集，例如应用内表单、API 错误报告或与支持团队的直接沟通。 例如，如果开发人员遇到意外的 API 响应格式或模型不准确等问题，他们可以提交详细的报告，其中包括代码片段、错误日志或问题输出示例。 这些报告会自动使用预定义的规则进行标记和分类——例如将问题标记为“模型逻辑错误”或“API 集成错误”。 这种分类有助于将反馈路由到相应的工程或数据科学团队进行审查。 自动化系统还会标记高优先级问题，例如服务中断，以便立即升级。
反馈分类后，DeepSeek 会根据影响和频率确定修复和改进的优先级。 例如，如果多个用户报告特定查询类型的不一致输出，则团队可能会在更新的数据集上重新训练模型或调整推理参数以解决该模式。 更改在受控环境中进行测试，例如 A/B 测试新模型版本与部分流量，然后再全面部署。 实施后，报告问题的用户可能会通过电子邮件或 API 变更日志收到详细说明解决方案的通知。 这种闭环流程可确保透明度，并允许开发人员验证他们的反馈是否直接促进了系统改进。