Deepseek 可以索引和搜索广泛的数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化数据。这包括基于文本的格式，如文档、代码仓库、日志和数据库记录，以及元数据和实时流数据。例如，它可以处理常见的格式，如 JSON、XML、CSV、PDF 和纯文本文件，这使其对于处理不同数据源的开发者而言非常灵活。这种灵活性使团队能够统一搜索代码库、应用程序日志、API 响应，甚至多媒体元数据。
系统通过提取有意义的内容和元数据来处理这些格式。对于像 PDF 或 Word 文件这样的文本文档，它执行光学字符识别 (OCR) 或文本提取来索引原始内容。对于像 JSON 或 XML 这样的半结构化数据，它解析嵌套字段和键值对，从而实现精细搜索（例如，按 status_code=500 过滤 API 日志）。代码仓库会进行语法感知解析索引，允许搜索特定的函数、变量或特定于语言的结构。来自 SQL 数据库或像 MongoDB 这样的 NoSQL 系统中的结构化数据会被映射到可搜索的模式中，支持结合关系型数据和非结构化文本的查询。
Deepseek 可以扩展处理大型数据集，包括像 Kafka 主题或时间序列数据库这样的实时流。它集成了版本控制系统（例如 Git）来索引提交历史和代码更改，从而能够搜索代码演变。对于日志，它支持基于时间戳的过滤和模式匹配（例如，来自 Kubernetes Pod 的 ERROR 条目）。开发者可以通过插件扩展其功能以支持小众格式，例如索引 Jupyter Notebook 或 IoT 传感器数据。通过结合这些功能，Deepseek 为现代开发工作流程中常见的异构数据提供了一个统一的搜索层。