以下是关于 DeepSeek 提示词的相关内容:
模型都可以自己思考了,写那么长的提示词干啥?最近的观察:完整的提示词可能不如片段有效,甚至可能干扰模型的思考流程。过长提示带来了大量的Token浪费和上下文污染,特别是在多轮对话中。deepseek时代,或者说模型有能力深度思考的时代,用户只需要在关键点进行引导,让模型自主发挥。「关键诉求直通车」模式是新一代LLM的正确打开方式。[heading3]一、新旧提示法对比[heading4]传统方法(费力不讨好)[content]🔹像唠叨家长:"写一篇关于环保的文章,要分五个部分,每部分有案例,案例要近三年的,开头用疑问句,结尾有号召,字数控制在800字..."→模型:忙于数要求清单,创造力被框死[heading4]新型技巧(精准狙击)[content]🔹像对聪明助理打暗号:"主题:环保|要最新案例|结尾有力道"→模型:自动调用知识库中最相关数据,自主组织最佳结构
1.AI特性定位多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入动态上下文:对话式连续记忆(约4K tokens上下文窗口)任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式1.系统响应机制采用意图识别+内容生成双通道处理自动检测prompt中的:任务类型/输出格式/知识范围反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感[heading2]二、基础指令框架[content]如果不知道如何表达,还是可以套用框架指令[heading3]1.四要素模板[content]示例:[heading3]2.格式控制语法[content]强制结构:使用```包裹格式要求占位符标记:用{{}}标注需填充内容xq优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项示例:[heading2]三、进阶控制技巧[heading3]1.思维链引导[content]分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差[heading3]2.知识库调用[content]领域限定指令:基于2023版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌文献引用模式:以Nature 2022年发表的论文为参考,解释CRISPR-Cas9最新突破[heading3]3.多模态输出
用Coze做了个小测试,大家可以对比看看[e8c1a8c3012fedad10dc0dfcc8b1e263_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Jz9cbKxDbocGtIxXFFEcdiHjnRc?allow_redirect=1)[heading1]如何使用?[content]Step1:搜索www.deepseek.com,点击“开始对话”Step2:将装有提示词的代码发给DeepseekStep3:认真阅读开场白之后,正式开始对话[heading1]设计思路[content]1.将Agent封装成Prompt,将Prompt储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担2.通过提示词文件,让DeepSeek实现:同时使用联网功能和深度思考功能3.在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻AI味,增加可读性4.照猫画虎参考大模型的temperature设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改5.用XML来进行更为规范的设定,而不是用Lisp(对我来说有难度)和Markdown(运行下来似乎不是很稳定)[heading1]完整提示词[heading2]v 1.3[heading1]特别鸣谢[content]李继刚:【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向Thinking Claude:这个项目是我现在最喜欢使用的Claude提示词,也是我设计HiDeepSeek的灵感来源Claude 3.5 Sonnet:最得力的助手