【南京审计大学工程审计学院】2025年面向工程审计行业的DeepSeek大模型应用指南（Version 1.0）

面向工程审计行业的DeepSeek大模型应用指南（Version1.0）南京审计大学工程审计学院公共工程审计江苏省高校重点实验室复杂工程审计与治理研究院 I 1 32.1基本原理 32.2基本功能 52.2.1智能问答 52.2.2文本生成 62.2.3数据分析 7 103.1在线使用 3.1.1官网注册 3.1.2使用方法 3.2本地部署 3.2.1安装Ollama 3.2.2下载deepseek-r1:8b模型 3.2.3安装AnythingLLM 3.3DEEPSEEK工程审计知识扩展 20 244.1APE模型：精准定位工程审计任务 244.2CARE模型：构建全面审计上下文 254.3TRACE模型：系统性项目审计方法 254.4TAG模型：目标导向的审计方法 264.5SAGE模型：战略性风险评估 274.6ROSES模型：角色定位精准审计 284.7RTF模型：精准输出格式控制 294.8SPAR模型：问题导向的审计方法 304.9SCOPE模型：全面系统的审计方法 30 325.1工程审计问题相关法条自动检索 325.1.1工程审计问题相关法条自动检索概述 325.1.2工程审计问题相关法条自动检索实现 325.2工程项目智慧造价 335.2.1智慧造价概述 335.2.2智慧造价实现 345.3工程招投标文件生成 355.3.1工程招投标文件生成概述 355.3.2工程招投标文件生成实现 355.4工程项目智慧成本测算 375.4.1智慧成本测算概述 375.4.2智慧成本测算实现 375.5工程图纸测算工程量 385.5.1工程量测算概述 385.5.2智慧计算工程量 385.6DEEPSEEK工程审计应用建议 39 411创造了条件。DeepSeek强大的学习和推理功能，可以为工程审计的多个领域带在工程审计中法律法规的复杂性常常使审计工作变得异常复杂。应用2在工程项目实施过程中，准确的成本测算至关重要。DeepSeek可以在智慧工程项目的决算审计是确保项目资金使用合规的重要环节。DeepSeek技术方法及步骤。3最近引起全世界广泛关注的模型，主要是自研通用大模型De2.1基本原理DeepSeek大语言模型经过大量文本数据的学习，能够理解人类的语言，并架构。混合专家模型（MoE）的核心思想是通过选择性激活子模4简单来说，MoE架构就像是一个大型的专家团队，这个团队里有很多不同▲2N-1▲2N-123▲423▲4输入token分词tokenembeding位置编码递归输出输入token分词tokenembeding位置编码递归输出解码器N多头多头注意力模型归化层输出层MoEMoE层多头多头注意力模型归化层输出层MoEMoE层52.2基本功能利主义与道德主义的冲突。得到结果如图2-46生成结果因篇幅较长，截取部分内容如图27工程审计数据处理方面，DeepSeek能够处理各类工程项目数据，包分类和排序，帮助审计人员快速识别高风险区域和异常交易。DeepSeek与可视8险，如图2-7工程项目结算金额超合同金额比例分析提示词所示的数据分析能93.1在线使用DeepSeek官方网站地址为或。打开上述官网链接，在首页中找到“开始对话”按钮，点击进入注册页面。在正式上手使用前，先对界面进行基本认识。界面右侧是主体部分。输入框集成了深度思考、联网若输入的问题或提示词涉及逻辑思考、推理需前，选择“深度思考”功能，将更易获取准3.2本地部署Ollama是开源的大语言模型服务工具，能将模型权重、配置和数据捆绑，确认系统兼容性：Ollama支持多种操作系统，包括Linux、macOS和DeepSeek-R1-1.5B最低4核，建议采用Intel或AMD多核处理器8GB及以上上纯CPU推理时无需显卡；若需GPU加速，可选4GB及以上显存的显卡，如GTX1650DeepSeek-R1-7B8核及以上，推荐使用现代多核CPU16GB及上建议配备8GB及以上显存的显卡，例如RTX3070或4060DeepSeek-R1-8B硬件要求与DeepSeek-R1-7B相近，但各项性能要求略高10-20%略高于16GB略高于8GB显存要求略高于8GB，性能上要求比DeepSeek-R1-7B对应的显卡略高DeepSeek-R1-14B12核及以上32GB及上需16GB及以上显存的显卡，如RTX4090或A5000DeepSeek-R1-32B16核及以上，例如AMDRyzen9或Inteli9处理器64GB及上需24GB及以上显存的显卡，如A10040GB或双卡RTX3090DeepSeek-R1-70B32核及以上的服务器级CPU128GB及上需要多卡并行，如2张A10080GB显卡或4张RTX4090显卡DeepSeek-R1-671B64核及以上的服务器集群512GB及300GB需进行多节点分布式训练，如使用8张A100或H100显卡在命令提示符中输入ollamapulldeepseek-r1:8b在浏览器中访问AnythingLLM官网/，点击“DownloadWindows(x64)”下3.3DeepSeek工程审计知识扩展本地知识库问答：在“工程项目造价知识库”的分支中点击“uploada:11434，注意必须加上经过上述配置，DeepSeek理论上就具备了工程造价所需要的相关知识在数字智能交互的复杂生态系统中，有效沟通已经工智能计算能力的关键中介。提示词工程作为一种一种高度精准的语言转换技术，它通过系统性的语DeepSeek系列的大语言模型尽管功能强大，但其输出质量的精确性和结构性。正如专家咨询中的关键洞察，提的深度和广度。在人工智能治理的新兴领域，如何构为一项关键的认知技能，提示词工程应运而生，成为下面将通过九大思维框架的系统解析（参考①),结合工程审计领域的具体应用场景和提示词模板，深入阐释提示词工程4.1APE模型：精准定位工程审计任务）：3.期望（Expectation生成详细审计报告，包括资金使①/s/wQWtYo2prUWt-VSjl8BV4.2CARE模型：构建全面审计上下文）：）：）：）：CARE模型在工程审计领域的特殊价值在于其对背景的强调和对示例的整4.3TRACE模型：系统性项目审计方法面临的大型复杂项目通常需要系统化的任务拆解和精确的行动规划，这使）：2.请求（Request分析项目关键里程碑的完成情况及相关成本控3.行动（Action审核项目计划文档、进度报4.背景（Context该项目是国家重点水利工程，进度和成本控制对国家水资源战略具有重要意义）：4.背景：该项目作为[地区]重点水利工程，其进度和成本控制影响[具体影响]5.示例：请参考[类似水利工程]的优秀管理实践，提出切4.4TAG模型：目标导向的审计方法2.行动（Action审核变更申请文件、技术论）：4.5SAGE模型：战略性风险评估SAGE模型通过“情况（Situation）-行动（Action）-目标（Goal）-预期程审计领域的复杂性和高风险性要求审计人员具备强大的情境理解能力和明确）：2.行动（Action审核安全设计方案4.预期（Expectation提供全面的安全风SAGE模型在工程安全审计中的核心价值在于其对情境的深入理解和对预4.6ROSES模型：角色定位精准审计ROSES模型通过“角色（Role）-目标（Objective）-情境（Sc）：）：3.情境（Scenario某地标性公4.解决方案（Solution全面审核合同执行过程，识别问5.步骤（Steps合同条款分析、执3.情境：该项目存在的[合同争议]ROSES模型在工程合同审计中的特殊价值在于其对角色视角4.7RTF模型：精准输出格式控制）：2.任务（Task评估桥梁结构状况、安）：4.8SPAR模型：问题导向的审计方法SPAR模型通过“情境（Scenario）-问题（Probl）：）：3.行动（Action全面审核设计文件、施工4.结果（Result确定事故原因，明4.9SCOPE模型：全面系统的审计方法）：2.复杂情况（Complications）：项目）：4.计划（Plan制定覆盖立项、设计、招标、施）：4.计划：详细的审计实施方案：SCOPE模型在工程项目全过程审计5.1工程审计问题相关法条自动检索DeepSeek在工程审计问题中的法条检索流程如下：首先，系统通过自然语从工程审计问题相关法条自动检索的问答推理思考过程工程审计问题相关法条自动检索的问答推理思考过程，推理结束后，再将结果输出，如工程审从工程审计问题相关法条自动检索的问答结构化结果中可以清晰地看到5.2工程项目智慧造价价。在对话框中输入类似“根据[具体项目名称]的工程规模和设计要求等信息，从图5-4造价估算问答结构化结果中可以清晰地看到生成的各项数据，这5.3工程招投标文件生成DeepSeek可赋能工程招投标文件的生成，具备招标文件智能解析、自动化5.4工程项目智慧成本测算智慧成本测算实现仅需向DeepSeek提供工程项目的成本明细文件，DeepSeek可以自动生成该项目的所有成本指标和提取材料设备价格数据，进一5.5工程图纸测算工程量进一步的，D