deepseek用例图
时间: 2025-04-30 11:46:20 浏览: 21
### DeepSeek Use Case Diagram Example Tutorial
DeepSeek 是一种基于人工智能的大规模语言模型技术,其用例图可以描述围绕该技术的功能需求以及与其他角色之间的交互关系。以下是关于如何构建和理解 DeepSeek 的用例图的相关说明:
#### 描述 DeepSeek Use Case 图的关键要素
- **参与者 (Actors)**
参与者是指与系统互动的角色或实体,在 DeepSearch 中可能包括最终用户、管理员、开发者以及其他外部服务提供商[^1]。
- **主要功能 (Primary Functions)**
主要功能涵盖了 DeepSeek 提供的核心能力,例如自然语言处理、文本生成、对话管理等。这些功能可以通过具体的用例来表示,比如“生成回复”、“翻译文档”或者“总结文章”。
- **辅助功能 (Supporting Features)**
辅助功能支持核心业务逻辑的实现,例如日志记录、错误检测、性能监控等功能。这也可以通过特定的子用例体现出来。
- **扩展场景 (Extension Scenarios)**
扩展场景定义了在某些条件下才会触发的行为路径,例如当输入数据不符合预期时执行异常处理流程[^2]。
#### 构建 DeepSeek Use Case 图的过程
为了创建一个清晰有效的 DeepSeek 使用情况图表,遵循以下指导原则可以帮助您更好地表达系统的意图及其操作环境:
1. 明确识别所有潜在的使用者群体作为独立节点放置于边界之外;
2. 列举出每一个重要活动并将其标注成椭圆形连接到相应的主体上;
3. 如果存在依赖关系,则利用箭头指示方向性关联;
4. 对复杂度较高的部分考虑分解为更细粒度的任务单元以便阅读理解方便;
下面展示了一个简单的 Python 脚本用于绘制基本形式的 UML 类型图形结构:
```python
from diagrams import Cluster, Diagram
from diagrams.onprem.client import User
from diagrams.programming.language import Python as PyLang
with Diagram("Simple DeepSeek UC", show=False):
user = User("End User")
with Cluster("DeepSeek System"):
gen_text = PyLang("Generate Text")
translate_doc = PyLang("Translate Document")
user >> gen_text << translate_doc
```
此脚本使用 `diagrams` 库来自动生成可视化的架构图,其中包含了两个主要的服务:“Generate Text” 和 “Translate Document”,它们都隶属于更大的集群——即我们的假设中的 DeepSeek 平台本身。
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