https://api.deepseek.com/docs/v2.1 包含鉴权方式（OAuth2.0）、速率限制（每分钟 300 请求）、错 误代码表及实时对话接口示例 2. CRM 插件开发工具包(SDK) https://sdk.deepseek.com/crm/v3 提供 Java/Python/Go 三种语言的 SDK，内含以下预构建模 块： o 客户意图分析模块 o 工单自动分类器 更新提醒。文档访问需使用企业账号登录，权限申请流程见《内部 系统接入指南》附录 B 部分。 15.2 相关工具与资源列表 ” 以下是 15.2 ” 相关工具与资源列表 章节的详细内容： 1. 开发工具包 o DeepSeek 官方 SDK：支持 Python/Java/Go 等多语言 调用，包含预构建的 API 客户端和身份验证模块 o Postman API 测试集合：预配置的 API 请求模板，包含

Server、Oracle 和 MongoDB，确保用户能够在不改变现有 IT 架 构的情况下快速部署和应用。 为了进一步提升兼容性，DeepSeek-R1 大模型提供了丰富的 API 接口和 SDK 工具包，支持多种编程语言调用，如 Python、Java 和 C#。这使得开发人员能够轻松地将模型集成到现 有的软件生态系统中，或开发定制化的功能模块。例如，通过调用 API 接口，用户可以将模型的预测结果实时导入到项目管理平台中，

Python 中的 Pandas 和 NumPy 库进行 数据处理，并利用 OpenCV 等图像处理工具对视觉数据进行处理， 以提取出有效特征。在文本数据处理中，可以使用自然语言处理 （NLP）工具包如 NLTK 或 spaCy 对环境监测报告中的文本信息进 行清洗和标记化。 在接下来的步骤中，我们会依据系统需求选择合适的算法，包 括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、深度学习神经网络

化和归一化 也是必要的步骤，以确保不同特征值的尺度一致，从而提高模型的 训练效果。 最后，为了提高训练效率，可以使用分布式数据处理技术，将 大规模数据集分布在多个节点上进行并行处理。常用的工具包括 Apache Spark、Hadoop 等。对于超大规模数据集，可以采用数 据流水线技术，将数据预处理步骤与模型训练步骤分离，以减少 I/O 等待时间。 数据处理完成后，可以将整理好的数据存储在高性能存储系统

逐步形成了适配保险 行业的众安AIGC应用的三层架构。灵犀中台可以允许机构用户，在大模型内嵌入行业专业 领域知识库，实现AIGC在保险垂直领域的应用快速适配，此外，灵犀也支持把企业内部应 用工具包装成大模型插件，让大模型更加贴近业务应用场景。灵犀已在包括产品定制化、 定价动态化、销售场景化、理赔自动化、客服人性化等场景进行深度实践。 ��� 5.1.9 信美相互人寿 在数字化浪潮的