修改deepseek系统提示词

### 修改 DeepSeek 系统的提示词设置为了修改 DeepSeek 系统的提示词设置或配置文件以实现自定义提示内容，需遵循特定流程来确保更改的安全性和有效性。 #### 访问官方文档资源访问官方提供的提示词库链接可获得最权威指导信息[^2]。这不仅提供了基础模板还涵盖了多种场景下的应用实例供参考学习。 #### 编辑提示词配置文件编辑提示词通常涉及调整 JSON 或 YAML 格式的配置文件。以下是 Python 代码片段展示如何读取和更新此类配置： ```python import json # 加载现有的提示词配置 with open('path_to_prompt_config.json', 'r') as file: config = json.load(file) # 更新特定字段的内容 config['custom_prompts']['agriculture_overview'] = "请生成关于'中国农业情况'的文章大纲" # 将更改后的配置保存回原位置 with open('path_to_prompt_config.json', 'w') as file: json.dump(config, file, ensure_ascii=False, indent=4) ``` 此过程允许用户根据具体需求定制化交互体验，从而更好地利用 AI 工具完成任务目标[^1]。 #### 测试新设定的效果在实际部署前务必先测试新的提示词效果，确认其能够按照预期工作并产生高质量输出。通过不断迭代优化直至满意为止[^3]。

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### 配置或自定义 DeepSeek 提示词为了优化与 DeepSeek 的交互体验，用户可以调整提示词来获得更精准的回答。通过合理的配置和自定义提示词，不仅能使交流更加顺畅，还能有效提升工作效率。 #### 使用简单指令简化输出当面对过于复杂的回应时，可以通过输入特定命令如“听不懂，说人话”，触发系统的语义降维机制[^1]。这使得原本晦涩难懂的技术性描述被转换成易于理解的日常用语表达形式，从而帮助使用者更快捷地获取所需信息。 #### 创建个性化提示模板对于希望进一步定制化互动过程的人来说，则需深入了解并编辑提示词设置文件。通常情况下，这些参数位于应用程序内部预设路径下或是可通过API接口访问。具体操作方法取决于所使用的平台版本以及安装方式： - **Web端**：如果是在线使用官方提供的服务，那么可能需要登录管理后台，在相应菜单项里找到选项进行更改； - **本地部署环境**：如果是自行搭建的服务实例，则可以直接修改配置文件中的相关字段，或者利用开发者工具编写脚本来批量更新多条记录[^2]； ```json { "prompt_templates": [ { "name": "default", "content": "请按照以下格式提供答案..." }, { "name": "simplified_response", "content": "保持简洁明了，避免过多技术细节" } ] } ``` 上述JSON片段展示了如何定义不同场景下的对话模式，其中`name`代表每种风格的名字而`content`则是实际应用于每次请求前缀的内容。根据需求增删节点即可完成个性化的设定工作。

AI DeepSeek 教程提示词技巧

### 关于 DeepSeek AI 的教程、提示词和使用技巧 DeepSeek 是一款基于深度学习和自然语言处理（NLP）技术的搜索引擎，它不仅能完成传统意义上的关键词检索，还具备强大的语义理解和多模态数据分析能力[^2]。为了更好地利用 DeepSeek 的功能，掌握一些高级提示词技巧是非常重要的。 #### 一、DeepSeek 提示词的基础原则在与 DeepSeek 进行交互时，提示词的设计直接影响到返回结果的质量。以下是几个基础原则： - **明确目标**：清楚表达希望获得的信息类型或解决问题的具体方向。 - **结构化输入**：采用分层逻辑描述问题背景、条件约束及期望输出形式。 - **领域特定术语**：如果涉及专业话题，则应适当加入行业内的标准词汇以提高匹配精度[^1]。 #### 二、具体应用场景下的提示策略 ##### 场景 1: 文本生成任务当需要让 DeepSeek 帮助撰写文章或者创作故事等内容时, 可尝试如下模板: ```plaintext 作为一位经验丰富的作家，请帮我构思一篇关于未来科技生活的短篇小说开头部分(约300字)，要求融入人工智能元素并保持积极向上基调。 ``` ##### 场景 2: 数据分析请求对于复杂的数据集查询需求，可以这样构建指令: ```plaintext 假设我现在拥有一份包含全球气温变化趋势的历史记录CSV文件，请问有哪些方法可以通过可视化手段展现过去百年间温度波动规律? 同时也请给出相应Python代码实现方案。 ``` ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = pd.read_csv('temperature_data.csv') # 绘制折线图展示年度平均气温随时间的变化情况 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(data['Year'], data['AverageTemperature']) plt.title('Global Average Temperature Over Time') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Temperature (Celsius)') plt.grid(True) plt.show() ``` ##### 场景 3: 多媒体资源定位服务如果你正在寻找某类图片资料或者其他多媒体素材的话，试试这种表述方式可能会更有效果: ```plaintext 查找一张高清分辨率下描绘文艺复兴时期欧洲城市街景的艺术作品照片，并附带创作者姓名及其生平简介信息。 ``` 以上只是众多可能应用情境中的冰山一角而已；实际上随着实践经验积累增多，每个人都会逐渐摸索总结适合自己独特风格的有效沟通模式出来[^3]。 #### 三、进一步提升效率的小贴士除了上述提到的内容之外，还有一些额外建议可以帮助您更快捷地获取理想答案： - 尝试多次迭代修改原始询问直到满意为止； - 利用括号标注可选参数来增加灵活性； - 对不确定的地方预留空白位置等待系统补充完整解释说明等等。

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