最近杭州“六小龙”板块热度飙升,各路专家都在分析其背后的经济潜力。作为一名科技博主,我也想凑个热闹,是不是可以通过AI做一个专业的研究报告工具?既可以联网搜索相关报告、权威新闻进行总结,又可以通过 deepseek R1类似的大模型来满足深度分析,输出研究报告的需求。
直到某天深夜,我在火山引擎最近上线的“大模型应用实验室”平台,找了一款开源的AI应用“Deep Research”:
这不正好满足我的需求吗?它通过 DeepSeek-R1大模型 的深度逻辑推演能力,结合 豆包1.5模型 对全网实时数据的精准抓取,形成了“数据采集-交叉验证-策略生成”的完整分析链条。而且早就听说火山引擎的token调用很稳,通过动态流量调度技术,API调用成功率稳定在99.9%以上,处理百页级PDF文档时无需担心中断,费用除了免费 token,似乎也挺划算的。不如直接上手实操一下。
3分钟生成专业报告?Deep Research让我惊掉下巴!
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预测未来5年杭州房地产的发展趋势,结合“六小龙”板块规划分析潜力区域以及买卖策略。
整个回答过程相当丝滑,而且没有任何卡顿现象!

手把手教程:10 分钟部署“Deep Research”
一、注册火山引擎账号并获取API权限
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访问注册页面 打开火山引擎官网 注册链接,填写手机号、邮箱等信息完成注册。
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邀请码福利:使用我的邀请码(3LYACBJX)可额外获赠代金券和免费 Token 额度。
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实名认证
根据提示完成个人实名认证(需身份证信息和人脸识别),这是开通 API 服务的必要条件。
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创建 API Key
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登录后进入 火山方舟控制台 → 访问密钥管理 → 点击“创建密钥”生成 API Key。
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保存密钥:此 Key 是调用所有 AI 服务的凭证,需妥善保管。
二、配置 DeepSeek 模型推理接入点
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创建推理接入点 -
在火山方舟控制台的 在线推理 页面,点击“创建推理接入点”。
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选择模型:选择 DeepSeek-R1(满血版)作为基础模型,输入自定义接入点名称(如 DeepResearch-R1)。
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获取接入点 ID
创建完成后,复制生成的 接入点 ID 备用。
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配置 Embedding 模型(可选)
若需知识库功能,需额外创建 Doubao-embedding-large 模型的接入点,用于处理文件嵌入。
三、安装与配置客户端工具
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下载客户端
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Cherry Studio:访问 官网 下载客户端(支持 Windows/macOS/Linux)。
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OpenWebUI:若偏好网页端,可参考 Docker 部署教程(需基础命令行操作)。
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配置模型参数
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打开客户端,进入 模型服务设置 → 选择“火山引擎”类型。
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输入火山引擎的 API Key、API 地址(如 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3)和 模型 ID(即接入点 ID)。
四、部署与测试 Deep Research
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加载知识库(可选) -
在 Cherry Studio 中点击 知识库 → 上传本地文件(PDF、Word 等)。
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选择嵌入模型处理文件,实现个性化问答功能。
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测试对话功能
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在客户端输入问题(如“火山引擎的 API 调用频率是多少?”),观察模型响应速度和准确性。
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若需编程辅助,可结合 VS Code 插件直接调用 API 生成代码。
五、注意事项
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免费额度:火山引擎赠送 50万 Token,足够日常测试使用。
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API 地址更新:若遇到调用失败,需检查控制台获取最新的 API 地址和模型 ID。
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性能优化:如需更高并发,可申请提升限流额度(火山引擎提供全网最高初始限流)
通过以上步骤,即可快速部署基于火山引擎的 Deep Research 应用。若需更详细操作(如 Docker 部署或代码集成),可参考 GitHub 仓库 中的技术文档。
https://github.com/volcengine/ai-app-lab/blob/main/demohouse/deep_research/README.md

从“技术小白”到“AI玩家”,火山开源应用让你弯道超车!
作为一个非技术出身的博主,我曾以为部署AI应用是“工程师专属”。但火山引擎的开源应用实验室彻底打破了我的认知——在GitHub克隆代码、配置API密钥、运行服务,我的电脑就变身“行业分析专家”!输入问题后,Deep Research不仅输出了详尽的楼市报告,甚至标注了数据来源和推导逻辑。这种“开箱即用”的体验,让我第一次感受到:AI不是魔法,而是普通人触手可及的工具。
手机助手:它不仅是用户的“私人秘书”,更是企业的超级员工。比如电商团队可将其改造成“智能客服”,实时分析商品页面,自动回复买家咨询,甚至根据用户滑动行为推荐搭配商品,转化率提升30%!代码开源后,企业还能接入内部系统(如ERP、CRM),让AI直接调用业务数据,实现“决策自动化”。
实时视频理解:通过豆包·视觉理解模型实现的具有视频通话功能的应用,能够对摄像头传输的实时画面进行分析,无论是图表论文、人物表情、动作细节还是场景环境等,都能精准洞察。同时支持高清流畅的视频通话,可轻松实现和大模型面对面的即时交流体验,在教育、旅游、电商等行业拥有巨大应用价值。
语音实时通话-青青:别以为这只是“虚拟陪聊”!青青的可定制音色+多轮对话能力,能化身企业品牌代言人。比如教培机构可将其调整为“名师音色”,为学员提供24小时答疑;酒店集团能打造“虚拟前台”,用亲切语音处理订房需求,人力成本直降50%。更绝的是,企业可基于开源代码,将青青与知识库联动,让AI回答精准贴合业务场景。
最后,与其仰望“技术高墙”,不如用开源应用直接翻墙——这或许才是2025年AI爆发的真正捷径。火山引擎把企业级AI应用的直接开源,让每个开发者都能站在巨人肩膀上创新,这种“拿来就用,改改就赚”的模式,正在掀起一场AI平民化革命,无论是想用AI写行业报告、做投资决策,还是为企业定制智能应用,火山方舟的开源生态都已备好“捷径”。也许在这个AI时代,会提问的有想法的人,也能跑赢只会写代码的人。
(文:AIGC开放社区)