核心特性
DeepChat
核心特性
DeepChat 提供了丰富的功能，帮助用户充分利用大语言模型的能力。以下是 DeepChat 的核心特性介绍。
多模型支持 核心功能
DeepChat 兼容多种大型语言模型，为用户提供灵活的选择：
- OpenAI GPT 系列：支持 GPT-3.5-Turbo、GPT-4、GPT-4o 等模型，提供出色的通用对话能力
- 本地部署模型：支持 Llama、Mistral、Gemma 等开源模型的本地部署，保障数据安全
- Claude 系列：集成 Anthropic 的 Claude 系列模型，提供长上下文窗口支持
- 其他商业模型：支持 Google Gemini、百度文心一言等其他主流大语言模型
- 自定义 API：允许连接自定义的模型 API 端点，实现更大的灵活性
通过统一界面管理和使用不同模型，用户可以根据具体需求选择最适合的模型，同时进行性能和成本的平衡。
文档处理能力 高级功能
DeepChat 具备强大的文档处理能力，帮助用户与各种文档进行智能交互：
- 多格式支持：处理 PDF、Word、TXT、Markdown、Excel 等多种格式文档
- 智能分析：自动提取文档结构和关键信息，支持文档摘要和内容检索
- 上下文理解：在对话中保持对文档内容的理解，支持多轮基于文档的问答
- 长文档处理：通过高效的文本分块和检索技术，支持超长文档的处理
- 批量导入：支持批量导入多个文档，构建个人或团队知识库
文档处理功能特别适合研究人员、学生和知识工作者，帮助他们更有效地与大量文本信息进行交互。
Artifacts 实时交互 独特功能
DeepChat 的 Artifacts 功能让 AI 生成的内容更具交互性：
- 代码预览：实时语法高亮和格式化，支持多种编程语言
- 代码执行：在安全的沙箱环境中执行代码，查看运行结果
- 表格数据：结构化展示表格数据，支持排序和筛选
- 图表生成：将数据可视化为各种图表类型，包括柱状图、折线图、饼图等
- 游戏交互：支持简单游戏的生成和交互，如猜数字、井字棋等
Artifacts 功能极大地扩展了 AI 对话的应用场景，使其不仅限于文本交流，还能创建和交互丰富的内容类型。
MCP 功能 高级配置
Model Control Panel (MCP) 提供了对模型行为的精细控制：
- 系统提示词：定制模型的角色、风格和行为规则
- 温度调节：控制输出的创造性和多样性，从确定性到高随机性
- 上下文窗口：调整模型记忆的对话长度，平衡性能和上下文理解
- 函数调用：配置允许模型调用的函数和工具，扩展能力边界
- 输出格式：指定输出的结构和格式，如 JSON、Markdown 等
MCP 功能特别适合开发者和高级用户，让他们能够深度定制 AI 助手的行为，满足特定场景的需求。
多平台支持 兼容性
DeepChat 跨平台设计确保了在不同环境下的一致体验：
- 桌面应用：支持 Windows、macOS 和 Linux 系统
- Web 版本：通过浏览器访问，无需安装
- 移动适配：响应式设计，支持在移动设备上使用
- 数据同步：在不同设备间同步对话历史和设置（需要账户）
多平台支持确保用户在任何设备上都能获得流畅的使用体验，不受硬件和操作系统限制。
知识库集成 开发中
即将推出的知识库功能将提供：
- 知识库管理：创建、编辑和管理专属知识库
- 智能检索：基于语义的智能检索能力，找到最相关的信息
- 文档同步：自动同步外部知识来源，保持知识库最新
- 权重调整：对不同知识来源设置不同的权重和优先级
- 团队协作：支持团队共同构建和维护知识库
知识库功能将使 DeepChat 成为强大的企业知识管理工具，帮助团队更有效地组织和利用集体智慧。