1.5 如何高效生成提示詞

提示詞就是我們輸入給大模型的內容，它可以是一個問題、一段背景說明、一組指令或上下文描述。大模型會根據提示詞理解任務，并輸出相應的內容。通過合理設計和使用提示詞，我們不僅能更高效地與大模型互動，還能充分發揮大模型的潛能，獲得更符合預期和需求的高質量輸出。

關于提示詞，可以參考本書作者所著的《DeepSeek應用大全》，如圖1-15所示。

圖1-15

高效生成提示詞的關鍵點如下所述。

? 明確問題或任務：提示詞應盡量清晰、具體，減少歧義。例如，“請解釋機器學習的基本原理”比“講講機器學習”更能引導大模型給出細致的答案。

? 提供足夠的上下文：當任務較復雜時，提供詳細的背景信息或分步驟說明，可以幫助大模型更準確地理解問題的背景并輸出更確切的內容。

? 使用結構化提示：如果希望得到分點、分段或條理清晰的答案，則可以在提示詞中說明格式要求。例如“請以列表形式說明……”或“請分三個部分詳細討論……”。

? 迭代優化：根據大模型初步輸出的內容，我們可以調整提示詞，增加細節或修改要求，讓大模型輸出更理想的內容。