觉得 Deepseek 难用吗？可能是你还没掌握这些经过实践验证的提示技巧！

在日常使用 AI 工具时，许多用户常常发现自己的提问不能获得理想答案：回答冗长、偏离主题或缺乏逻辑。其实，这些问题往往源自提示词设计不当，

换句话说就是：你可能不会提问。

本文总结了 26 条提示指导原则，帮助我们快速掌握与大语言模型高效沟通的关键技巧，从而让 AI 应用真正为我们所用。

1. 精简直接

提问时无需客套，直截了当地表达需求，能获得简洁高效的回答。

示例：直接问“请给出最新的 AI 新闻”，而非“麻烦您能否提供一些关于 AI 的最新新闻呢？”

2. 明确受众

在提示中明确目标受众（如专家或初学者），帮助模型调整回答风格。

示例：“请以适合初学者的语言解释机器学习基本概念。”

3. 分步引导

将复杂任务拆分成多个简单问题，通过互动逐步完成整体任务。

示例：先问“请解释什么是神经网络？”，再问“神经网络如何应用于图像识别？”

4. 积极指令

使用肯定性语言（如“请做”），避免否定词汇，激励模型正面响应。

示例：“请列出三种常见的深度学习框架”，而非“不要写错任何框架名称”。

5. 深入解释

要求模型用简单语言解释复杂概念，使内容易于理解。

示例：“请用简单语言向我解释量子计算，适合小学生也能明白。”

6. 奖励激励

在提示中加入激励性语句，如“我将奖励 XXX 美元”，以激发模型提供更优答案。

示例：“我愿意奖励优秀方案，提供更详细的市场分析。”

7. 示例驱动

通过提供具体例子帮助模型理解任务要求，提升回答的针对性。

示例：“比如，给出以下代码示例：‘for i in range(10): print(i)’，请改进这个循环。”

8. 结构化提示

使用清晰格式分隔说明、例子和问题，减少歧义。

示例：“###Instruction### 请总结 AI 发展历程。
###Example### 如 BERT、GPT 系列。”

9. 任务声明

明确写出任务要求，帮助模型把握工作重点。

示例：“你的任务是写一篇关于 AI 伦理的简短文章。”

10. 风险提示

设定规则提醒模型严格遵守指令，防止跑题或偏离要求。

示例：“如果回答不符要求，将视为失败，请务必严格按照提示作答。”

11. 自然回答

要求用自然、接近人类的方式回答，提升回答的亲和力。

示例：“请用自然对话的方式，解释什么是区块链技术。”

12. 分步思考

添加“请分步思考”引导语，促使模型逐步推理，增强回答逻辑。

示例：“请分步分析 AI 在医疗中的应用，包括优势和风险。”

13. 中立公正

提醒模型确保回答中立且避免刻板印象，输出客观公正的内容。

示例：“请中立地描述不同国家在 AI 监管上的政策差异。”

14. 互动细化

允许模型通过提问获取更多细节，从而获得更精准的回答。

示例：“如果需要更多信息，请先向我询问相关背景。”

15. 自测学习

要求模型讲解理论或规则，并在末尾设置测试题，检验理解情况。

示例：“请解释梯度下降，并在最后出一道简单的练习题。”

16. 角色设定

为模型分配特定角色（如专家、顾问），提升回答的专业性和针对性。

示例：“假设你是数据科学专家，解释如何优化机器学习模型。”

17. 使用分隔符

利用特定符号将各部分内容分隔，确保结构清晰、逻辑严谨。

示例：“请按‘—’分隔回答各部分内容。”

18. 关键词重复

适当重复核心关键词，加深模型对关键内容的理解，确保回答聚焦。

示例：“请详细说明‘人工智能’的‘智能’含义，重复关键词‘智能’。”

19. 组合策略

结合链式思考与少样本提示，引导模型逐步推理并验证，提升准确度。

示例：“先解释什么是自然语言处理，再通过实例说明其应用。”

20. 输出启示

在提示末尾提供预期回答的开头，引导模型生成连贯一致的回答。

示例：“回答开头请以‘在当今的 AI 领域…’开始。”

21. 详细撰写

要求撰写详细文章时，明确指令，确保内容覆盖所有必要信息。

示例：“请写一篇详细介绍深度学习应用的文章，包含历史、现状及未来趋势。”

22. 风格修正

指示模型修改文本时，仅优化语法和词汇，保持原有文风不变。

示例：“请修改这段话，提升语法和表达，但保持正式文风。”

23. 代码生成

针对跨文件编程任务，生成可自动创建或修改文件的代码脚本，确保结构清晰。

示例：“请生成 Python 脚本，用于自动创建三个文件，并在每个文件中写入‘Hello World’。”

24. 文本续写

给出文本开头后，要求模型续写并保持文风一致，完成整体表达。

示例：“以下是一段故事开头，请继续写下去：‘在一个遥远的星球…’。”

25. 明确要求

清楚列出模型需遵循的关键词、规则或说明，确保生成内容符合预期要求。

示例：“请在回答中包含‘效率’、‘准确’、‘创新’三个关键词。”

26. 模仿写作

要求生成与给定示例风格一致的文本，提示模型采用相同语言风格，保持整体一致。

示例：“请模仿下面这段文风，写一段介绍机器学习的文字：‘科技改变生活…’。”

以上提供的指导意见在 LLaMA-1/2 与 GPT-3.5/4 上的测试表明，优化提示后回答质量和准确性分别提升了约57.7%和36.4%，而模型规模越大，效果提升越明显，甚至从 LLaMA-2-7B 到 GPT-4 的转变可带来超过20%的提升。以 Deepseek 等热门工具为例，实际案例和数据都表明：优化提示能够显著改善 AI 交互体验。

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