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DeepSeek 的联网搜索用不好就是灾难

发布日期：2025-02-16 09:53:17 浏览次数： 2060 来源：云中江树

提示词：我要写关于 deepseek-r1 这类推理大模型的综述，帮我收集最新的论文资料

结果？惨不忍睹：

这里面给出的三篇论文信息全是错的！

更离谱的是，点开搜索结果一看，

全是自媒体文章...和正儿八经的 arxiv、ieee 这些论文权威来源八竿子打不着。

但是！

经过大量实践和踩坑，我找到了几个能让 DeepSeek 联网搜索变得好用的关键技巧。

下面就把这些实战经验毫无保留地分享给你！?

DeepSeek 联网搜索：小白也能快速上手

很多朋友问我：DeepSeek 的联网搜索到底怎么用？

其实超简单，我们从最基础的开始说。

1. 开启方法：一键变强

想要获得最佳体验，只需要同时开启两个按钮：

「深度思考（R1）」
「联网搜索」

就像这样：?

2. 实战演示：查个天气

我们用最简单的天气查询来感受一下：

提示词：「告诉我今天北京的天气怎样？」

注意看界面右侧的「已搜索xx网页」按钮，

这就说明联网搜索已经成功启动。

最后注意到回答中有小数字标注（比如[1]、[2]），点击它们就能看到具体的联网信息来源。

3. 工作原理：原来是这么回事

其实整个过程非常简单，江树在搭建DeepSeek-R1智能体一文中有分享下面的工作流：

原文：10分钟用Coze搭建DeepSeek-R1联网满血版智能体，无惧官网崩溃

就是这么简单：

用户提问 ➡️ 提取关键词 ➡️ 联网搜索 ➡️ DeepSeek分析 ➡️ 输出答案

今天文章中的经验也已应用到我的 DeepSeek-R1智能体，欢迎体验：https://www.coze.cn/s/iPUL85XV/

有点技术宅的小伙伴可能会好奇：

DeepSeek 是怎么提取搜索关键词的？

来，我教你个黑科技：

打开浏览器开发者模式
随便问个问题（比如天气）
找到：

网络 ➡️ Fetch/xhr ➡️ completion ➡️ 响应 ➡️ search_queries

就能看到 DeepSeek 实际的搜索关键词啦：

看到了吧，它会自动生成多组搜索词，比如：

"2025年2月15日北京天气"
"北京今日天气实时"

这样的设计确保了搜索结果的全面性。?

掌握了这些基础知识，你已经能熟练使用 DeepSeek 联网搜索了。

但是！要想用得更好，

避免开头提到的"灾难"，还需要一些进阶技巧...

接下来，我们就来看看那些能让 DeepSeek 事半功倍的高级玩法！?

DeepSeek 联网搜索进阶指南：从翻车到起飞

经过大量实践，我总结出了三个能让 DeepSeek 联网搜索质量暴涨的关键技巧。

技巧一：指定权威来源，告别低质内容

还记得很多人在问：为什么 DeepSeek 给的信息总是不够权威？

看这个真实案例：

提示词：联网搜索个人养老金制度的最新政策文件

结果呢？满屏都是二手报道...?

翻到第41条才找到一个政府文件，

还是2022年的老资料！

但只要加一个小小的限定：「只搜索政府官方文件！」

提示词：联网搜索个人养老金制度的最新政策文件，只搜索政府官方文件！

立刻就不一样了：

这次DeepSeek获取了大量政府文件，

最终得到的答案质量也上升了好几个档次：

技巧二：通用提示词模板，一招制胜

不知道该指定什么来源？

我给你一个万能公式：

（为了让搜索结果精准权威，请使用高级搜索技巧生成搜索关键词）

这行代码加在问题最后，效果立竿见影！?

技巧三：了解短板，避开雷区

但说实话，有些场景真的不适合用 DeepSeek 联网搜索。

最典型的就是学术论文检索。

还记得开头那个惨痛的教训吗？

我们再做个实验：

提示词：我要写关于 deepseek-r1 这类推理大模型的综述，帮我收集最新的论文资料，资料来源：学术网站

结果呢？

连 DeepSeek 自己都在吐槽：明明要学术网站，给的全是新闻博客... ?

更离谱的是，它给出的论文名字都是错的：

看一下它生成的搜索关键词就知道问题在哪了：

虽然包含了"论文"、"学术资料"这些关键词，但 DeepSeek 的搜索范围似乎缺少了 arXiv 这类专业数据库。

总结一下

? 想要用好 DeepSeek 联网搜索，记住这三点：

政府文件就要指定官方来源
不确定就用通用提示词模板
学术论文检索还是用专业数据库吧

记住这些，你的 DeepSeek 使用体验立刻就能提升好几个档次！

AI 联网搜索 VS 传统搜索引擎：谁更强？

刚才我们学会了用 DeepSeek 联网搜索的技巧，但有个问题必须说清楚：

它真的能完全替代传统搜索引擎吗？?

让我们做个有趣的对比实验。

实验一：政策文件搜索

还记得刚才那个养老金政策的例子吗？

我们用相同的关键词：

个人养老金制度最新政策文件 2025

在百度上搜索：

在必应（Bing）上搜索：

看到差别了吗？

必应的结果大多直接来自政府官网，几乎不需要二次处理！

实验二：学术论文搜索

再测试刚才翻车的论文搜索：

百度的表现：

必应的表现：

必应直接给出了论文的 arXiv 链接，

这才是真正的学术搜索！

使用建议：扬长避短

所以，我的建议是：

DeepSeek 联网搜索适合：

需要信息整合的场景
需要对比分析的任务
需要总结归纳的工作

传统搜索引擎适合：

学术论文检索
官方文件查询
需要最新信息的场景

最佳实践：

国内用户优先选择必应
学术搜索直接上 Google Scholar
DeepSeek 用来整合分析

必应中文版：https://cn.bing.com/

记住：工具都是辅助，关键是要用对场景。

选对工具，事半功倍！?

写在最后：让 AI 联网搜索真正为你所用

通过这篇文章，我们深入探讨了 DeepSeek 联网搜索的使用技巧。

最后，让我们做个简单的总结。

核心要点

开启联网搜索很简单：

打开「深度思考（R1）」
打开「联网搜索」
这就是最强配置✨

三个实用技巧：

指定权威来源（比如政府文件就要说明"只搜索官方文件"）
使用通用提示词模板
了解并避开不适合的场景（比如学术论文检索）

合理选择工具：

DeepSeek 擅长信息整合和分析
学术搜索用专业数据库
官方资料用必应更靠谱

实用附录：官方提示词模板

对了，DeepSeek 官方其实公布了他们的提示词模板，

感兴趣的同学可以参考：

  search_answer_zh_template = \
  '''# 以下内容是基于用户发送的消息的搜索结果:
  {search_results}
  在我给你的搜索结果中，每个结果都是[webpage X begin]...[webpage X end]格式的，X代表每篇文章的数字索引。请在适当的情况下在句子末尾引用上下文。请按照引用编号[citation:X]的格式在答案中对应部分引用上下文。如果一句话源自多个上下文，请列出所有相关的引用编号，例如[citation:3][citation:5]，切记不要将引用集中在最后返回引用编号，而是在答案对应部分列出。
  在回答时，请注意以下几点：
  - 今天是{cur_date}。
  - 并非搜索结果的所有内容都与用户的问题密切相关，你需要结合问题，对搜索结果进行甄别、筛选。
  - 对于列举类的问题（如列举所有航班信息），尽量将答案控制在10个要点以内，并告诉用户可以查看搜索来源、获得完整信息。优先提供信息完整、最相关的列举项；如非必要，不要主动告诉用户搜索结果未提供的内容。
  - 对于创作类的问题（如写论文），请务必在正文的段落中引用对应的参考编号，例如[citation:3][citation:5]，不能只在文章末尾引用。你需要解读并概括用户的题目要求，选择合适的格式，充分利用搜索结果并抽取重要信息，生成符合用户要求、极具思想深度、富有创造力与专业性的答案。你的创作篇幅需要尽可能延长，对于每一个要点的论述要推测用户的意图，给出尽可能多角度的回答要点，且务必信息量大、论述详尽。
  - 如果回答很长，请尽量结构化、分段落总结。如果需要分点作答，尽量控制在5个点以内，并合并相关的内容。
  - 对于客观类的问答，如果问题的答案非常简短，可以适当补充一到两句相关信息，以丰富内容。
  - 你需要根据用户要求和回答内容选择合适、美观的回答格式，确保可读性强。
  - 你的回答应该综合多个相关网页来回答，不能重复引用一个网页。
  - 除非用户要求，否则你回答的语言需要和用户提问的语言保持一致。

  # 用户消息为：
  {question}'''