清华大学出的《DeepSeek：从入门到精通》DeepSeek提示词提示词与使用指南

Deepseek是什么？Deepseek能够做什么？如何使用Deepseek？如何写Deepseek提示词？DeepSeek提示词模板

详细见附件PDF。

在人工智能技术飞速发展的今天，DeepSeek作为一款由清华大学新媒体研究中心推出的开源推理模型，正逐渐成为AI领域的焦点。本文将为您详细介绍DeepSeek的核心功能、应用场景以及如何高效使用这一强大的工具。

一、DeepSeek是什么？

DeepSeek是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，其核心产品DeepSeek-R1是一款开源的推理模型，擅长处理复杂任务，并且可以免费商用。这款模型不仅在技术上具有强大的推理能力，还在多个领域展现出了广泛的应用潜力。

1.1 DeepSeek的核心特点

• AI+国产+免费+开源+强大：DeepSeek集成了人工智能的先进技术，由国内团队研发，完全免费且开源，展现了强大的技术实力。
• 推理模型：DeepSeek-R1是一款推理模型，擅长处理逻辑推理、数学推理和实时问题解决等任务。
• 非推理模型：与推理模型相对，非推理模型更侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理等任务。

二、DeepSeek可以做什么？

DeepSeek的应用场景非常广泛，涵盖了智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等多个领域。以下是一些具体的应用示例：

2.1 文本生成

• 表格、列表生成：如日程安排、菜谱等。
• 代码注释、文档撰写：自动生成代码注释和文档，提高开发效率。
• 结构化生成：生成文章、故事、诗歌等。
• 营销文案、广告语生成：快速生成营销文案和广告语。
• 社交媒体内容：生成推文、帖子等社交媒体内容。
• 剧本或对话设计：设计剧本或对话，提升创作效率。
• 文本创作：包括长文本摘要、文本简化、多语言翻译与本地化等。

2.2 自然语言理解与分析

• 知识推理：逻辑问题解答、因果分析等。
• 语义分析：语义解析、情感分析、意图识别等。
• 实体提取：提取人名、地点、事件等实体信息。
• 文本分类：主题标签生成、垃圾内容检测等。

2.3 编程与代码相关

• 代码调试：错误分析与修复建议。
• 技术文档处理：API文档生成、代码库解释与示例生成。
• 代码生成：根据需求生成代码片段，支持多种编程语言。

2.4 常规绘图

• 图表生成：生成各种类型的图表，辅助数据分析和展示。

三、如何使用DeepSeek？

使用DeepSeek非常简单，只需访问其官方网站 https://chat.deepseek.com 即可开始使用。DeepSeek提供了直观的用户界面，用户可以轻松地输入任务需求，获取高质量的输出结果。

四、从入门到精通：如何更好地使用DeepSeek？

要更好地使用DeepSeek，关键在于理解其推理模型的特点，并根据任务类型选择合适的模型。以下是一些实用的技巧：

4.1 推理模型与通用模型的区别

• 推理模型：擅长逻辑推理、数学推理和代码生成，适用于需要严格逻辑链的任务。
• 通用模型：如GPT-3、GPT-4等，更擅长文本生成、创意写作和多轮对话，适用于多样性高的任务。

4.2 提示语策略

• 推理模型：提示语应简洁明了，直接指出任务目标，信任模型的内化能力。
• 通用模型：提示语需要更详细的引导，包括任务分解、逻辑推理步骤等。

4.3 关键原则

• 模型选择：根据任务类型选择合适的模型，而非仅仅基于模型热度。
• 提示语设计：推理模型需要简洁的指令，通用模型需要更详细的引导。
• 避免误区：不要对推理模型使用启发式提示，也不要对通用模型过度信任。

五、实战技巧：如何设计高效的提示语？

设计高效的提示语是使用DeepSeek的关键。以下是一些实战技巧：

5.1 决策需求

• 目标 + 选项 + 评估标准：明确决策目标，列出所有选项，并提供评估标准。
• 示例：为降低物流成本，现有两种方案，请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优解。

5.2 分析需求

• 问题 + 数据/信息 + 分析方法：明确分析问题，提供相关数据和信息，指定分析方法。
• 示例：分析近三年新能源汽车销量数据，说明增长趋势与政策关联性，并预测2025年市占率。

5.3 创造性需求

• 主题 + 风格/约束 + 创新方向：明确创作主题，设定风格和约束条件，指明创新方向。
• 示例：设计一款智能家居产品，解决独居老人安全问题，结合传感器网络和AI预警，提供三种不同技术路线的原型草图说明。

5.4 验证需求

• 结论/方案 + 验证方法 + 风险点：明确需要验证的结论或方案，提供验证方法，指出潜在风险点。
• 示例：以下是某论文结论：“神经网络模型A优于传统方法B”。请验证：实验数据是否支持该结论；检查对照组设置是否存在偏差；重新计算p值并判断显著性。

5.5 执行需求

• 任务 + 步骤约束 + 输出格式：明确执行任务，设定步骤约束，指定输出格式。
• 示例：将以下C语言代码转换为Python，要求保持时间复杂度不变，使用numpy优化数组操作，输出带时间测试案例的完整代码。

六、常见陷阱与应对策略

在使用DeepSeek时，可能会遇到一些常见陷阱，以下是一些应对策略：

6.1 缺乏迭代陷阱

• 症状：过度复杂的初始提示语，对初次输出结果不满意就放弃，缺乏对AI输出的分析和反馈。
• 应对策略：采用增量方法，从基础提示语开始，逐步添加细节和要求；主动寻求反馈，要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议；准备多轮对话，设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。

6.2 过度指令和模糊指令陷阱

• 症状：提示语异常冗长或过于简短，AI输出与期望严重不符，频繁需要澄清或重新解释需求。
• 应对策略：平衡详细度，提供足够的上下文，但避免过多限制；明确关键点，突出最重要的2-3个要求；使用结构化格式，采用清晰的结构来组织需求；提供示例，如果可能，给出期望输出的简短示例。

6.3 假设偏见陷阱

• 症状：提示语中包含明显立场或倾向，获得的信息总是支持特定观点，缺乏对立或不同观点的呈现。
• 应对策略：自我审视，在设计提示语时，反思自己可能存在的偏见；使用中立语言，避免在提示语中包含偏见或预设立场；要求多角度分析，明确要求AI提供不同的观点或论据；批判性思考，对AI的输出保持警惕，交叉验证重要信息。

6.4 幻觉生成陷阱

• 症状：AI提供的具体数据或事实无法验证，输出中包含看似专业但实际上不存在的术语或概念，对未来或不确定事件做出过于具体的预测。
• 应对策略：明确不确定性，鼓励AI在不确定时明确说明；事实核查提示，要求AI区分已知事实和推测；多源验证，要求AI从多个角度或来源验证信息；要求引用，明确要求AI提供信息来源，便于验证。

七、AI伦理考虑要点

在使用DeepSeek时，还需要考虑AI伦理问题，确保其应用符合社会价值观和道德标准。以下是一些关键点：

• 隐私保护：确保用户数据的隐私和安全。
• 公平性和非歧视：避免AI输出中包含歧视性内容。
• 透明度和可解释性：确保AI决策过程的透明和可解释。
• 社会影响评估：评估AI应用对社会的潜在影响。
• 安全和滥用防范：防止AI被用于恶意目的。

通过以上介绍，相信您对DeepSeek有了更深入的了解。无论是文本生成、自然语言理解还是编程与代码相关，DeepSeek都能为您提供强大的支持。希望本文能帮助您更好地使用DeepSeek，发挥其最大潜力。