DeepSeek高效提问模板! DeepSeek提示词攻略
最近我收到不少读者留言或来信,是关于本地部署DeepSeek的一些问题。对于这些问题,我会亲自实践还原并找到解决方案,找时间统一给大家答复,留言较多不能一一回复,请见谅。
这篇文章来总结下如何写好提示词,从可操作的角度。
1、为什么提示词比较重要
提示词对于大模型而言,就像人对于汽车。有了汽车,司机还得有基本的驾驶技术,这样人车才能一体,如果司机驾驶技术一般就会容易出现问题,人的驾驶技术约等于人写提示词的技术,所以学习提示词就显得非常重要。
2、怎么才能写好提示词
大模型输出答案的过程就是逐个最有可能的Token输出的过程,我们的提问、问题就是提示词,它是整个数据流的引擎,当我们按下回车键的那一刻,引擎启动,紧接着流动到大模型中,大模型立即会理解我们的提示词(也就是我们的问题),理解完成后,开始输出第一个Token,第二个Token,依次类推。
所以在这个数据流动过程中,我们问题写的足够清楚,才可能让大模型逐个回复的Token足够准确。目前平台中有很多讲解提示词的,包括提示词的各种写作技巧,有的时候看得人天花乱坠,眼花缭乱,看完后有种看懂了但又全部忘记了,无法用到实践中。
为了解决这个问题,总结了一个算是通用性很强的提示词写法模版,整体如下图所示:

这个提示词模版包括了角色设定、任务说明、内容要求、限制条件四个部分,它们是按照逻辑延展的。下面我来逐个介绍下。
角色设定。已经有研究表明,清楚的角色设置让大模型解决问题会更加清楚,这是为什么?因为角色设置后,大模型会迅速定位到某个专业domain,让它的知识回答更加聚焦,所以回答问题就会更加清楚。如下设置为Python数据分析师的角色:

任务说明。清楚的告诉大模型你想叫它做什么,尽量一两句话扼要总结清楚,不要包括太多细节。这里一般还包括你对它输入是什么,如只是单纯的一个问题,还是如所示csv文件:

内容要求。是任务说明的核心重要细节,是对任务要求的具体一点一点的说明,每一点尽可能独立,并且按照数字1,2,3分条列出,大模型会更加好的理解我们的内容要求,如下所示:

限制条件。解释不能包括什么,不要回答什么,不要超过多少字等。
总结一下
本文给出了一个高效的提示词写作模版,主要包括角色设定、任务说明、内容要求、限制条件四个部分。
只要大家充分理解这四个部分,在接下来写提示词就会更加容易一些。太多的提示词技巧我们也记不住,充分理解好一个模版就好。
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