本文章发表个人拙见，简单讲解 提示词（Prompt）编写，如有不足之处以及疑惑之处可以私信以及在评论区评论反馈给博主。大家点赞三连，才有更新的动力。谢谢！关注博主了解更多的AI知识。

提示词（Prompt）简介

提示词（Prompt）是用户在与人工智能系统交互时提供的输入文本，用于引导AI生成符合用户需求的内容。它是用户与AI之间沟通的桥梁，决定了AI的输出质量和方向
简单的说是在使用Deepseek等模型时，用户的输入文本以及图片使得模型更出更接近用户想要的答案

提示词类型

指令型提示词：直接告诉AI需要执行的任务。例如，“说一下DeepSeek。”
问题型提示词：以问题的形式引导AI回答。例如，“我该如何学习DeepSeek？”
描述型提示词：通过详细描述背景和需求，引导AI生成内容。例如，“假设你是一位AI专家，为我分析一下DeepSeek模型。”

提示词工程

提示词工程是通过设计、测试和优化输入提示词，指导AI生成所需结果的技术。它可以帮助用户更好地利用AI模型，提升输出质量、节省时间，并解锁AI的潜在能力

提示词工程技术方法

零样本提示（Zero-shot Prompting）：直接输入提示词，让AI推断输出。
少样本提示（Few-shot Prompting）：提供少量示例，让AI学习输出格式。
链式思考（Chain of Thought, CoT）：引导AI分步骤生成答案。
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）：结合外部知识库检索和AI生成能力。

目前来说：给模型一个案例，根据上述案例给出自身几点要求 能够更好的达到用户期望。

提示词工程优化技巧

使用不同提示词对比其效果，找到一个最好的
提示词写的简洁重点