读60万字哪吒原著画出封神宇宙，DeepSeek怎么做到的？

电影《哪吒 2》票房百亿目标已达成，想要继续追原著，有什么速成方法？

春节档的另一位顶流可以来帮忙——DeepSeek。我们将近 60 万字的《封神演义》和《武王伐纣平话》灌给 DeepSeek R1 模型，五个小时后，它计算并绘制出了一张包含 1126 个节点、4794 条关系线的封神宇宙人物关系网。

橙色代表关系网里连接数最多的五个角色，分别是姜子牙、纣王、杨戬、哪吒、黄飞虎；红色的连线代表敌对关系。

通过这个封神宇宙网络，我们发现了原著和影片有很多有趣的不同点。

后记

DeepSeek 能做的事情可远不止算彩票和算命。

它的深度思考模式能够系统性地回答用户提出的问题，这意味着它在处理复杂的关系、逻辑上是很有潜力的。

如何用 DeepSeek 推理人物关系

整个工作流其实并不复杂，可以大致分为以下几个步骤：

1、使用开源模型对封神演义原著文本进行向量化。简单来说，人工智能大模型的核心，是将文字、图片在内所有形式的信息，处理成数据。我们在与计算机交流的时候，计算机看到的跟我们看到的不同，比如，苹果就是“100”，香蕉是“010”，橙子是“001”。文本向量化，简而言之是把文字变化成数字，让大模型能更高效地对文本展开分析、检索、推理等，有效降低幻觉问题的出现 。

DeepSeek文本向量化截图

2、DeepSeek 对 60 万字消化完毕之后，在它大模型本有的智能基础上，建立了对封神原著的理解。就好像上完通识课再上专业课，我们拥有了一个封神知识库。

DeepSeek提示词截图

有了封神知识库后，DeepSeek 在推理人物关系时就有了依据。比如在讲到李靖发现哪吒的行宫时，DeepSeek 在阅读原文后会先理解故事情节，再根据人物的互动方式去建立人物之间可能的关系。

DeepSeek深度思考过程截图

因为 DeepSeek 读得够细，还会识别出同一组人物在不同时期的不同关系。比如李靖和哪吒开始是父子关系，在李靖被哪吒追杀时会变成敌对关系。DeepSeek 在判断哪吒和李靖的敌对关系时，参考的文本也非常有代表性：“哪吒只气得面如火发，恨不得吞了李靖才好。”

在《封神演义》原著的人物关系提取过程中，我们还对比了 ChatGPT 4o 和 DeepSeek R1 的效果，DeepSeek R1 所发现的节点和关系数量更多，重复也更少。

在有原著参考的情况下，DeepSeek 还能回答一些更有深度的问题。比如提问“根据《封神演义》书本原著，哪吒与李靖的关系塑造方式，反映出《封神演义》什么样的精神主旨？”，DeepSeek 是这样回答的：

“哪吒与李靖的冲突本质是：1、天命意志与世俗伦理的碰撞；2、个人修行与宗法制度的调和；3、因果业力与封神使命的交织。这三点共同构成《封神演义》‘以劫证道，替天封神’的核心主旨。”

AI 改变了哪些工作方式

对没读过原著的我来说，DeepSeek 的发现给我带来很多新知。像哪吒和李靖的相爱相杀，哪吒打不过石矶娘娘等。我深深被 AI 的这种自我发现和归纳总结能力折服。

从这个项目中可预见的是，以往繁重的数据清洗、编码、结构化等工作已经变得更加简单；AI 可以很轻松地把自然语言变成复杂的工程代码，想法和落地的差距被进一步缩短；与 AI 协作，人越来越像产品经理，工作的节奏可能也得越卷越快。

AI 越来越强大，如何防范自己变成一个只会点 apply 的工具人，是一个值得深思的问题。以我的经验来看，在驾驭强大的工具前，需要有与之匹配的储备和积累。这可能也是人与 AI 协作的一些前提吧。