使用
DeepSeek 提示库中的提示词,可从明确需求、遵循基础与高级用法、结合特定场景等方面着手,以获得符合预期的输出结果。
- 明确需求与精准表达:清晰阐述问题或任务,避免模糊表述,用精准指令替代模糊表达,如用 “输出 5 条” 替代 “输出一些” 。比如想要了解人工智能发展历史,不能简单说 “告诉我一些人工智能的事”,而应明确为 “请帮我总结一下人工智能的发展历史”。
- 运用基础与高级用法
- 基础用法:提供必要的上下文信息,帮助模型理解任务背景;指定回答的格式,如要求以特定形式(如 bullet points)列出内容;分步骤提问解决复杂任务;设定角色让模型以特定身份回答;调整语气和风格使回答符合期望 。例如翻译句子时,给出 “请将以下英文句子翻译成中文:‘The future of AI is promising.’”;想获取健康饮食建议时,可要求 “请以 bullet points 的形式列出 5 条健康饮食的建议”。
- 高级用法:采用角色锚定法,通过前置身份标签和专业场景定义,引导模型聚焦特定领域知识;利用三维约束法,通过资源、精力、环境等约束构建决策边界;使用文风转换器模仿特定作家或文体创作;借助 “说人话” 等功能让回答通俗易懂;进行多轮对话,根据前文内容继续提问或要求补充信息 。例如 “作为 GTD 认证时间管理教练,请为经常跨时区会议的跨国团队设计每日 3 小时深度工作保护方案”,运用了角色锚定法。
- 结合具体场景运用:在不同的使用场景下,如处理代码、进行创作、分析内容等,根据提示库中的分类选择合适的提示词模板。比如在代码处理场景中,若要优化代码,可使用类似 “下面这段代码的效率很低,且没有处理边界情况。请先解释这段代码的问题与解决方法,然后进行优化” 的提示词 ;在文案创作方面,想要生成文案大纲时,可参考 “根据用户提供的主题,来生成文案大纲” 的提示词用法。
- 迭代优化与持续调整:根据模型输出的结果,分析其是否满足需求,针对性地调整提示词,通过不断优化提示词,逐步提升模型输出的质量和准确性。如果对生成的诗歌风格不满意,可调整提示词中关于风格的描述,再次生成。
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