DeepSeek AI 拯救香港搬屋仔：告別手動報價，一鍵生成透明價單！

香港搬屋市場競爭咁大，想跑出嚟？除咗服務好，報價夠快、夠透明真係好緊要㗎！以前報價，人手計半日、睇地圖睇到眼花、估時間又成日估錯，又慢又易出錯，客仔仲會覺得你「海鮮價」，真係煩到爆！今日，我哋就用 DeepSeek AI 同 RAG（檢索增強生成）技術，教你點樣幫你嘅貨運搬屋公司，打造一個全自動、超透明嘅報價系統。今次教學嘅技術更新至 2024 年 5 月 DeepSeek API 版本 v2.x，仲會講吓 Ollama 嘅本地部署點玩。

DeepSeek 點幫手？自動報價原理話你知

想像吓，客仔打電話嚟話：「我想由荃灣搬去柴灣，大約有 20 箱嘢，仲有一張床一張梳化。」以前你可能要打開 Excel、計距離、睇時間、再估要幾多個師傅、幾大架車。呢個過程，DeepSeek AI 結合 RAG 就可以幫你自動搞掂晒！

其實個原理超簡單：你公司所有嘅收費標準、車隊資料、附加服務（例如拆裝、入箱、樓梯費）、常用路線甚至交通時間數據，全部塞入一個「知識庫」！當客仔講出需求時，DeepSeek 模型就會去呢個知識庫入面「搵料」，然後根據規則，生成一份詳細又透明嘅報價單。咁樣唔止快到飛起，每次報價都一樣，客仔咪對你公司信心爆棚囉！

開工前準備：環境設定同資料執位

喂，萬事俱備，只欠東風！想 DeepSeek 幫你報價，首先要準備好「東風」——即係你嘅報價數據同埋開發環境。呢步係成個系統嘅地基嚟㗎！

資料收集同標準化：呢個係最最最重要嘅一步。收集所有你公司嘅報價相關資料，包括：
- 基本運費：按地區、距離、車型（例如 5.5 噸車、9 噸車）、時段（平日、假日、夜間）等嘅收費標準。
- 物件清單同計費：常見家俬電器（雪櫃、洗衣機、床架）嘅拆裝、搬運難度評估同對應收費。
- 附加服務：樓梯費（按層數、每層件數計）、停車場費、隧道費、打包費、超時等候費、特別物品（例如鋼琴、魚缸）嘅附加費。
- 地理資訊：常用路線嘅預估時間、交通情況數據、香港各區嘅地理位置點數。
將呢啲資料整理成結構化格式，例如 CSV、JSON 檔案，甚至係一個小型資料庫。數據乾淨、準確，報價先會夠準嘛！
開發環境設定：
- Python 環境：建議用 Python 3.8+，裝好 requests、numpy、pandas 呢啲基本庫。
- DeepSeek API Key：去 DeepSeek 官網申請 API Key，用嚟調用佢哋嘅模型。如果你怕數據私隱問題或者想慳 API 錢，用 Ollama 部署 DeepSeek 開源模型喺自己部機度，搞掂！不過呢招要部勁啲嘅顯示卡電腦先玩得轉。

AI 驅動的自動化報價系統架構圖

第一步：建立你嘅 RAG 知識庫

RAG 呢個嘢，核心就係將你啲報價資料變做 AI 識睇嘅「知識」。

文本切割同向量化 (Chunking & Vectorization)：將你嘅結構化數據轉換成易於檢索嘅文本片段，然後用向量 embedding 模型將佢哋轉化為數值向量。DeepSeek 自己有 Embedding 模型，你亦可以用 bge-large-zh 呢啲開源嘅。
- 例如，一個報價條目：「5.5 噸貨車，新界區內，$500 起」，就會被轉換成一個獨特嘅向量。

建立向量資料庫 (Vector Database)：將所有向量儲存到向量資料庫中，例如 ChromaDB、FAISS 或者 PGVector。呢個資料庫會幫你超快咁搵到同客仔需求相關嘅報價規則。

# 示例程式碼片段：使用 LangChain 與 ChromaDB 建立 RAG 知識庫
from langchain_community.embeddings import DeepSeekEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
import pandas as pd

# 讀取你的報價數據
df = pd.read_csv('your_pricing_data.csv')
documents = []
for index, row in df.iterrows():
    # 將每一行數據轉化為一個文本描述
    doc_content = f"""
    服務類型: {row['service_type']}
    車型: {row['vehicle_type']}
    起點: {row['origin_district']}
    終點: {row['destination_district']}
    基本費用: {row['base_price']} HKD
    每層樓梯費: {row['stair_fee_per_floor']} HKD
    額外物品: {row['extra_item_price']}
    """
    documents.append(doc_content)

# 文本切割
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = text_splitter.create_documents(documents)

# 向量化並儲存到 ChromaDB
embeddings = DeepSeekEmbeddings(deepseek_api_key="YOUR_DEEPSEEK_API_KEY")
vectordb = Chroma.from_documents(documents=texts, embedding=embeddings, persist_directory="./chroma_db")
vectordb.persist()
print("知識庫建立成功！")

第二步：DeepSeek 模型點用？接口點搞？

DeepSeek 模型本身已經好勁，但想佢報價更貼近你公司實際情況，可以小修小改（或者更簡單粗暴，直接寫好個提示詞就得啦）。

提示詞工程 (Prompt Engineering)：呢個係核心！你需要設計一個清晰、具體嘅提示詞 (Prompt)，指示 DeepSeek 點樣根據客仔嘅輸入同埋 RAG 搵到嘅資料去生成報價單。提示詞入面最好有齊：
- 角色設定：例如「你係一間香港搬屋公司嘅智能報價專員。」
- 任務指令：清晰說明要生成報價單，仲要列明必須包含嘅項目（例如：基本費、樓梯費、隧道費、總計）。
- 格式要求：報價單出咩格式都要講明，例如 Markdown 表格就最方便睇。
- 約束條件：強調一定要根據提供嘅知識庫資料報價，唔可以亂咁作價㗎！

API 接口設定：用 Python 或者其他程式語言調用 DeepSeek API。如果用 Ollama 部署 DeepSeek 模型，咁就係調用本地端點啦。

import requests
import json

DEEPSEEK_API_KEY = "YOUR_DEEPSEEK_API_KEY"
DEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/chat/completions" # 或者你嘅本地 Ollama 端點

def get_deepseek_response(prompt_messages):
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}"
    }
    payload = {
        "model": "deepseek-chat", # 或 deepseek-v2, deepseek-coder 等
        "messages": prompt_messages,
        "stream": False
    }
    try:
        response = requests.post(DEEPSEEK_API_URL, headers=headers, json=payload)
        response.raise_for_status()
        return response.json()['choices'][0]['message']['content']
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"API 請求失敗: {e}")
        return None

智能報價系統數據處理流程

第三步：實戰出報價單！

將 RAG 同 DeepSeek 合體，處理客仔查詢，秒生成最終報價單！

接收客仔需求：例如一個 Web 表單或客服介面接收客仔輸入，如：「我要從灣仔莊士敦道 212 號 5 樓搬到九龍城太子道西 368 號 2 樓，有 30 個標準箱、一個雙人床、一個雪櫃。需要拆裝床架。」
RAG 搵料：根據客仔嘅輸入，從向量資料庫中檢索出最相關嘅報價規則、地區收費、物品清單等資訊。例如，搵到「灣仔至九龍城基本運費」、「雙人床拆裝費」、「雪櫃搬運費」、「樓梯費每層 $50」等。

構建最終 Prompt 並調用 DeepSeek：將客仔需求、搵到嘅知識、以及你預設嘅提示詞結合起來，發送俾 DeepSeek 模型。

# 繼續上面的程式碼
from langchain_community.embeddings import DeepSeekEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Chroma

# 假設知識庫已經建立並持久化
embeddings = DeepSeekEmbeddings(deepseek_api_key="YOUR_DEEPSEEK_API_KEY")
vectordb = Chroma(persist_directory="./chroma_db", embedding_function=embeddings)

def generate_quote(customer_request):
    # 1. 檢索相關知識
    relevant_docs = vectordb.similarity_search(customer_request, k=5) # 檢索最相關的 5 條記錄
    knowledge_context = "\n".join([doc.page_content for doc in relevant_docs])

    # 2. 構建 DeepSeek 提示詞
    system_message = {
        "role": "system",
        "content": (
            "你係一間香港專業搬屋公司嘅智能報價專員，請根據客戶要求同埋提供嘅報價知識庫，"\
            "生成一份詳細、透明且易於理解嘅報價單。報價單必須包含以下項目：基本運費、"\
            "樓梯費（如適用）、附加服務費（如拆裝、特別物品）、總計。請以 Markdown 表格形式輸出。"\
            "如果某項費用不適用，請顯示為 0 HKD。所有計算必須基於提供嘅知識庫資料。")
    }

    user_message = {
        "role": "user",
        "content": (
            f"客戶需求: {customer_request}\n\n"
            f"報價知識庫:\n{knowledge_context}\n\n"
            "請生成報價單。")
    }

    response_content = get_deepseek_response([system_message, user_message])
    return response_content

# 測試一下！
customer_input = "我由灣仔莊士敦道 212 號 5 樓搬到九龍城太子道西 368 號 2 樓，有 30 個標準箱、一個雙人床、一個雪櫃。需要拆裝床架。"
quote_output = generate_quote(customer_input)
print(quote_output)

我測試時發現，DeepSeek 喺理解複雜嘢同出報告方面，真係掂過碌蔗！只要知識庫夠齊料，提示詞寫得靚，佢出嘅報價單準到你唔信！連樓層數差異自動計樓梯費都做到，呢點真係人手計都無咁少出錯㗎。

常見問題

Q1：DeepSeek 生成嘅報價準唔準確？

A1：準確性主要睇你知識庫資料幾準、幾齊，同埋你個提示詞寫得點囉。如果數據錯晒或者唔齊，AI 都會「報錯價」㗎。建議開頭要多啲人手睇吓對吓，同埋不斷執靚個知識庫。

Q2：數據私隱問題點解決？

A2：如果對數據私隱好高要求，可以考慮喺公司內部網絡部署 DeepSeek 嘅開源模型（例如通過 Ollama），咁樣所有數據都唔會離開你嘅服務器。不過要買部勁啲嘅硬件（例如顯示卡）同埋有啲技術底子先得。

Q3：系統設置會唔會好複雜，中小企應唔應付到？

A3：第一次搞梗係要啲程式碼知識同時間啦，但通常都係搞一次就得㗎啦。日常維護就相對簡單。而且出面都有啲第三方平台提供 DeepSeek API 整合服務，幫中小企減輕技術壓力㗎。

總結

用 DeepSeek AI 加埋 RAG 技術，香港搬屋公司就可以輕鬆將報價流程自動化同透明化。呢個唔止可以大幅提升效率，減少人手出錯，仲可以令客仔對你服務更有信心，生意自然就做得更好啦！數碼轉型已經唔係大公司專利喇，中小企一樣可以玩轉最新科技，優化自己服務，喺呢個咁激烈嘅市場殺出條血路！