爆肝实操！DeepSeek 联姻 Excel，自然语言秒出电气元件选型清单

摘要：本文深度实操，介绍将 DeepSeek 与 Excel 对接，实现自然语言生成电气元件选型清单的全过程。从搭建对接架构，利用 Python 连接二者并设计接口，到自然语言处理，进行解析理解与知识匹配；再到清单生成，完成数据整理并写入 Excel；最后进行校验与优化，通过规则校验和用户反馈提升清单准确性。虽在自然语言理解等方面存挑战，但此方案有望大幅提升电控岗位效率，文中提供丰富代码示例，助力读者掌握这一创新技术，推动电控领域智能化发展。

爆肝实操！DeepSeek 联姻 Excel，自然语言秒出电气元件选型清单

在电控领域，生成电气元件选型清单是一项既基础又关键的任务，传统的人工方式不仅效率低下，还容易出错。随着人工智能技术的发展，将DeepSeek这类先进的大语言模型与Excel进行对接，通过自然语言输入生成清单，为我们提供了一种全新的高效解决方案。本文将详细阐述如何将这一理论转化为实际操作，实现从自然语言描述到专业电气元件选型清单的生成。

一、前期准备

1.1 硬件环境要求

确保你的计算机具备稳定的网络连接，这是与DeepSeek模型服务端通信的基础。同时，计算机的配置需要满足一定要求，建议至少配备Intel Core i5及以上处理器、8GB及以上内存，以保证Python程序以及Excel软件的流畅运行。如果DeepSeek模型部署在本地服务器，服务器的配置则需要更高，特别是CPU和内存，以应对模型运行时的大量计算需求。

1.2 软件环境搭建

• Python环境安装：首先，安装Python 3.7及以上版本。可以从Python官方网站（https://www.python.org/downloads/ ）下载对应操作系统的安装包进行安装。安装完成后，打开命令行工具，输入python --version，检查Python是否安装成功。
• 安装必要的Python库：使用pip包管理器安装pandas、requests、jieba等库。pandas用于处理Excel表格数据，requests用于与DeepSeek模型所在的服务端进行HTTP通信，jieba用于自然语言处理中的分词操作。在命令行中执行以下命令进行安装：

pip install pandas requests jieba

• Excel软件：确保计算机上安装了Microsoft Excel或其他支持Excel文件格式的办公软件，如WPS表格。Excel将作为最终生成的电气元件选型清单的输出载体。
• DeepSeek模型：如果DeepSeek模型部署在本地，需要按照官方文档的指引完成模型的部署和配置。这通常涉及到安装深度学习框架（如PyTorch）、下载模型权重文件等步骤。若使用云端服务，需要获取有效的API访问密钥和服务地址，并确保网络能够正常访问。

二、对接架构搭建

2.1 以Python为桥梁

Python凭借其丰富的库和简洁的语法，成为连接DeepSeek和Excel的理想中间媒介。以下是一个简单的Python脚本示例，展示如何使用requests库向DeepSeek模型发送请求：

import requests


# DeepSeek模型的API地址
DEEPSEEK_API_URL = "https://your-deepseek-api-url"


def send_request_to_deepseek(natural_language):
    headers = {
   
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
   
        "input": natural_language
    }
    response = requests.post(DEEPSEEK_API_URL, headers=headers, json=data)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        raise Exception(f"请求失败，状态码: {
     response.status_code}")

在上述代码中，send_request_to_deepseek函数接收用户输入的自然语言，将其封装成JSON格式的数据，通过POST请求发送到DeepSeek模型的API地址。如果请求成功，返回模型的响应结果；若失败，则抛出异常。

2.2 接口设计与模型部署

1. 服务端部署DeepSeek模型：如果选择在本地部署，我们可以使用Flask框架创建一个简单的Web服务来承载DeepSeek模型。示例代码如下：

from flask import Flask, request, jsonify
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

app = Flask(__name__)

# 加载DeepSeek模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-deepseek-model-p