1、通过分段输入与上下文衔接、构建术语映射表、启用思维链推理、结合检索增强生成，可提升DeepSeek对复杂文档的理解能力。
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如果您需要处理包含大量专业术语或多层次结构的文档，但发现信息提取效率低下，则可能是由于模型对上下文逻辑的理解不够深入。以下是提升DeepSeek理解复杂文档能力的操作步骤：
本文运行环境：MacBook Pro，macOS Sonoma
一、分段输入与上下文衔接
将长文档切分为具有独立语义的段落，可降低模型处理超长序列时的信息丢失风险。通过添加过渡句保持上下文连贯性，确保关键信息不被截断。
1、使用文本分析工具识别文档中的章节边界和逻辑节点。
2、在每个片段末尾添加总结句，并在下一片段开头重复该句以建立连接。
3、向DeepSeek输入时采用“前文回顾+当前内容”的格式，例如：上一部分提到客户需求集中在响应速度与稳定性，接着引入新段落。
二、构建术语映射表
针对含有大量行业专有名词的文档，预先定义术语解释能显著提高模型的准确解析能力。通过外部知识注入增强语义理解深度。
1、扫描文档并提取高频且可能歧义的专业词汇，如“负载均衡”、“熔断机制”等。
2、为每个术语编写简明定义，并以键值对形式组织成映射表。
3、在提问前将术语表作为前置提示（prompt）输入，格式如下：以下术语将在后续文本中出现：“API网关”指统一入口服务，“SLA”指服务等级协议。
本文档主要讲述的是用Apache Spark进行大数据处理——第一部分：入门介绍；Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 在这个Apache Spark文章系列的第一部分中，我们将了解到什么是Spark，它与典型的MapReduce解决方案的比较以及它如何为大数据处理提供了一套完整的工具。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感
三、启用思维链推理模式
引导模型逐步拆解复杂句子结构，尤其适用于法律合同或科研论文中嵌套条件判断的场景。通过显式推理路径提升解析可靠性。
1、在查询指令中加入“请一步步分析”的明确要求。
2、对于含有多重否定或条件分支的句子，手动标注主谓宾结构并分步提交。
3、验证中间推理结果是否符合原文意图，必要时进行局部重解析，例如：若合同第5条指出“除非A且B成立，则不触发C”，请先判断A与B的真假值。
四、结合外部检索增强生成
当文档涉及动态更新的数据或跨领域知识时，单独依赖模型内置知识可能导致偏差。引入实时检索机制补充背景信息。
1、配置RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，连接权威数据库或企业内部知识库。
2、对文档中提及的关键实体发起自动查询，获取最新定义或案例参考。
3、将检索结果与原始段落合并后输入DeepSeek，确保输出基于完整上下文，例如：根据2024年IEEE标准更新，“边缘计算节点”应包含本地决策能力。
