DeepSeek 通过结构化的流程来处理用户查询和请求，旨在平衡效率、准确性和可扩展性。 当提交查询时，首先要进行预处理以规范化输入，例如删除无关字符或更正小的拼写错误。 然后，系统使用自然语言处理 (NLP) 技术来解析查询的意图并提取关键实体。 例如，开发人员询问“如何在 PostgreSQL 中优化 SQL 查询？”会触发数据库优化的意图识别，并将“SQL”和“PostgreSQL”等实体标记为上下文。 此步骤确保系统在进入下一阶段之前了解请求的范围和技术要求。
解析查询后，DeepSeek 会根据识别的意图将其路由到适当的后端服务或模型。 对于技术查询，这可能涉及检索文档片段、执行代码分析或调用在编程相关数据上训练的机器学习模型。 如果用户问“解释 REST 和 GraphQL 之间的区别”，系统可能会交叉引用其 API 设计概念知识库，构建比较表，并生成代码示例来说明这两种方法。 对于复杂的任务，DeepSeek 可能会将请求分解为子查询（例如验证语法、检查 API 兼容性或对性能进行基准测试），并将结果聚合为有凝聚力的响应。
与 DeepSeek 交互的开发人员可以通过 API 参数或特定于集成的配置来自定义他们的体验。 例如，用户可以设置 max_tokens 限制来控制响应长度，或者指定一种编程语言来过滤示例。 该系统还通过标准化的 HTTP 状态代码和结构化的 JSON 响应来处理速率限制、身份验证（例如，API 密钥）和错误状态（例如，无效的输入格式）。 在后台，反馈循环会跟踪响应准确性和用户交互，从而实现迭代模型更新。 这种方法确保技术用户在保持系统在不同工作负载下的可靠性的同时，收到精确、可操作的输出。