DeepSeek思维导图生成使用教程
本篇文章给大家分享《DeepSeek思维导图生成使用教程》,覆盖了科技周边的常见基础知识,其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的,但希望通过这些问题,让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数),从而弥补自己的不足,更好的掌握它。
可通过四种方式用DeepSeek生成思维导图:一、输出Mermaid代码在支持平台渲染;二、生成Markdown大纲导入XMind等软件;三、上传文档后提取为Markdown再导入;四、生成PlantUML脚本用于专业类图。

如果您希望借助DeepSeek将零散信息快速转化为结构清晰、层级分明的思维导图,则需通过特定格式指令引导其输出可被绘图工具识别的内容。以下是实现该目标的多种可行路径:
一、通过生成Mermaid代码制作思维导图
该方式为最主流、兼容性最强的图表生成渠道,支持流程图、思维导图、甘特图等多种格式。操作核心在于获取代码并在支持Mermaid的编辑器中渲染,数据结构清晰且便于二次修改。
1、打开DeepSeek对话界面,准备好需要进行结构化梳理的主题内容。
2、输入明确的提示词,例如:“请帮我把上述内容整理成Mermaid格式的思维导图代码”。
3、系统将自动生成一段包含“graph TD”或“mindmap”开头的代码块。
4、点击代码块右上角的“复制”按钮,获取完整的脚本内容。
5、打开任意支持Mermaid的在线工具(如Mermaid Live Editor)或笔记软件(如Notion、Obsidian)。
6、将代码粘贴至编辑器中,右侧预览区将即时生成可视化的思维导图。
7、检查节点逻辑,如需调整,可直接在DeepSeek中要求“修改第三个分支的内容”并重新生成。
8、确认无误后,在编辑器中导出图片或SVG文件,完成图表制作。
二、通过生成Markdown大纲转换
无需复杂的代码知识,适用于快速记录和轻量级转换场景,依托Markdown的层级标记特性,适合习惯使用幕布、XMind等支持大纲导入软件的用户。
1、在DeepSeek中输入主题,并要求:“请用Markdown的多级标题或列表形式列出大纲”。
2、系统输出带有“#”号或“-”缩进符号的结构化文本。
3、检查内容的层级关系,确保主节点与子节点逻辑正确。
4、复制生成的全部文本内容。
5、打开XMind或类似思维导图软件,选择“导入”或直接粘贴至大纲模式。
6、软件会自动识别缩进格式,一键转换为思维导图,随后可进行样式美化。
三、通过上传文档并指定Markdown输出
当原始材料为PDF、TXT或图片等非结构化文件时,可借助DeepSeek的内容提取能力,将其转化为标准Markdown格式,再交由思维导图工具解析。
1、在DeepSeek界面右下角点击【上传附件】,选择待处理的PDF或TXT文件。
2、在对话框中输入指令:“请提取该文件全部文字内容,并以Markdown格式生成思维导图的结构化文本”。
3、等待模型处理完成后,点击生成结果中Markdown代码块右上角的复制按钮。
4、新建一个文本文档,将复制内容粘贴进去。
5、点击【文件】→【另存为】,保存类型选“所有文件”,文件名设置为“xxx.md”,编码格式必须为UTF-8。
6、打开XMind、BoardMix或draw.io,选择“导入”→“Markdown”,选取刚保存的.md文件。
7、软件自动解析层级结构,生成初始思维导图节点。
四、通过PlantUML脚本绘制专业类图或流程图
适用于技术文档、类图或复杂业务流程的梳理,脚本逻辑性强,适合开发者或需要精确控制图表布局的用户,与Mermaid类似但语法略有不同。
1、明确你的业务流程或系统架构,并在DeepSeek输入框中描述。
2、追加指令:“请根据以上描述生成PlantUML格式的思维导图或类图脚本”。
3、系统返回以“@startmindmap”或“@startuml”开头的代码块。
4、复制整段脚本内容。
5、访问PlantText在线编辑器或安装支持PlantUML插件的IDE(如VS Code + PlantUML Extension)。
6、粘贴代码并渲染,查看生成的图形化结构。
7、如需调整节点位置或连接关系,可直接修改脚本中的缩进与关键词后重新渲染。
文中关于的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《DeepSeek思维导图生成使用教程》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。
pandasgroupbyapply性能差原因解析
- 上一篇
- pandasgroupbyapply性能差原因解析
- 下一篇
- Golang内部包与外部包如何区分
-
- 科技周边 · 人工智能 | 2小时前 | python · Transformers generate 停止条件 批量输出
- Transformers generate 的停止条件与批量输出
- 133浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 4小时前 | 人工智能 · LoRa 显存优化 bitsandbytes QLoRA 4-bit量化
- bitsandbytes 量化模型配合 LoRA 训练的显存边界
- 249浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 7小时前 | 人工智能 · LoRa PEFT load_adapter set_adapter 适配器切换
- PEFT LoRA 适配器按任务切换的加载方案
- 268浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 8小时前 | 人工智能 · LoRa PEFT merge_and_unload 适配器合并
- PEFT 适配器合并后为什么输出会变化
- 221浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 19小时前 |
- Tokenizer 左填充和右填充应该怎么选
- 399浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 21小时前 |
- Safetensors 为什么支持按需读取权重切片
- 258浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 23小时前 |
- MLflow Model Alias 怎么替代固定版本号部署
- 360浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 索引优化 · 向量数据库 · 向量检索 FAISS Index Factory IVF PQ
- FAISS Index Factory 字符串怎么组合索引结构
- 100浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- 知识库切片重叠率怎么影响检索结果
- 268浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- ONNX 导出怎么声明动态批次和动态长度
- 206浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 人工智能 · PyTorch 模型推理 inference_mode no_grad
- PyTorch inference_mode 与 no_grad 有什么区别
- 458浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 256次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 301次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 278次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 257次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 65次使用
-
- 本地大模型反复输出同一句话怎么调整生成参数
- 2026-09-06 501浏览
-
- Python 调用大模型时如何用结构化输出校验 JSON:从解析失败到可重试
- 2026-08-29 501浏览
-
- AI写作工具免费版安装教程(含豆包Clawdbot)
- 2026-05-30 501浏览
-
- WPS AI能自动生成PPT吗?输入主题一键制作演示文稿
- 2026-05-27 501浏览
-
- Canva手机闪退解决方法及适配指南
- 2026-05-25 501浏览

