知乎直答接入 DeepSeek R1，全面升级推理能力，带来全新 AI 搜索体验！DeepSeek-R1能够快速抓取问题的核心，结合知乎社区内的优质语料和专业知识库，进行深度推理，并生成结构化、准确的答案。

DeepSeek-R1好用吗

（知乎直答接入DeepSeek-R1模型）

DeepSeek-R1模型具备超强的逻辑推演与结构化输出能力，在问答等文字生成场景中成果瞩目。知乎直答则拥有社区庞大的优质语料和超过5000万篇中英文文献数据，拥有强大的专业内容搜索和溯源能力。二者结合之后，将为AI搜索产品带来一次重大升级，模型推理过程在社区专业可溯源语料加持下更加准确精密，社区专业内容会通过更强大的推理能力得到结构化输出，实现搜索结果和解答质量的全面提升。

目前，DeepSeek-R1模型能力已经在知乎直答网页和知乎App双端集成上线。用户在知乎直答通用搜索和专业搜索两项功能中，均可选择使用DeepSeek-R1模型完成搜索和问答交互。

此外，知乎直答还同步上线知识库功能，集合了本地文件上传、网页收藏、RSS订阅、知乎收藏夹等模块，用户可使用DeepSeek-R1模型对论文、文档、网页、知乎问答等特有内容进行信息提取、分析和分享，便于构建和管理属于用户的个人知识库。

（知乎直答同步上线知识库功能）

大模型创新如火如荼，知乎直答作为立足知乎社区的AI搜索产品，不断探索和完善独特的产品形式和用户体验，从通用搜索到专业搜索，满足了用户在不同专业领域的信息搜索和查询需求。此次接入DeepSeek-R1模型，则意味着知乎直答在模型推理能力和专业内容价值挖掘上的又一次进阶，AI搜索或将进入一个“优质内容x最强推理”的新发展阶段。

知乎直答特色介绍

1、知乎直答很好地解决了「联网搜索」和「知识库 RAG」这两个用户痛点——本身就是知识平台+ AI 搜索平台，DeepSeek R1 的加持能够帮助用户总结生成质量更高的回答。

2、知乎直答本身有的个人知识库，有很好的规划和开发，对用户自定义资料的高效整理和问答，这一方面的体验甚至超过了 DeepSeek 官方。

3、因为 DeepSeek 模型支持的上下文有限，必须结合 RAG（检索增强生成）技术才能实现跨文档、长文档的解析解答。接下来我结合几个案例演示一下知乎直答 + DeepSeek R1 深度思考的用法。

4、使用「通用搜索」+「深度思考」，提问「知乎直答上线 DeepSeek R1 有什么意义？能做哪些具体项目？或者提升个人哪些方面？」

知乎直答使用技巧

1、Define（定义问题） 使用SMART框架（Specific、Measurable、Achievable、Relevant、Time-bound）来定义问题。

2、Decompose（分解问题） 应用MECE原则，将问题结构化为树状图。

3、Prioritize（优先级排序） 根据帕累托法则（二八原则）评估解决方案的优先级。

4、Execute（执行） 根据问题树制定详细的工作计划。

推荐理由

1、知乎直答一直以来依托知乎社区庞大的优质语料，涵盖了从科技、文化到生活等各个领域的知识。

2、随着DeepSeek-R1的引入，这一优势得到了进一步加强。社区内容与强大的推理能力相结合，知乎直答的搜索引擎能够在海量语料中更加精确地找出答案，并提供可溯源的专业内容。

3、用户不仅可以获得精准的答案，还能够追溯到答案的出处和相关背景。这对于需要验证信息来源、获取详细论据的用户来说，极具价值。

4、尤其在学术和专业领域，知乎直答的这种溯源能力使得它成为了更加可信赖的信息获取平台。