Om DeepSeek aan te passen vraagt naar specifieke taken zoals het schrijven van codes of vertaling, is het essentieel om een gestructureerde aanpak te volgen die het begrip en de uitvoerkwaliteit van de AI verbetert. Hier zijn enkele effectieve strategieën:
Definieer de taak duidelijk
** Wees specifiek: begin met het duidelijk definiëren van de taak die u wilt dieper uitvoert. Als u bijvoorbeeld code aanvraagt, geeft u de programmeertaal, het probleem op om op te lossen en eventuele beperkingen op te geven. Bijvoorbeeld:
- "Schrijf een Python -functie die een lijst met gehele getallen sorteert in oplopende volgorde."
** Bied context: stel de context vast voor de taak. Dit kan het definiëren van de rol van Deepseek in uw scenario omvatten. Voor codering zou je kunnen zeggen:
- "Fung als senior backend -ingenieur en maak een RESTful API -eindpunt voor gebruikersauthenticatie."
Gebruik gestructureerde aanwijzingen
** Redenering van de overdachte keten: Moedig Deepseek aan om zijn redeneringsproces af te breken. Dit kan met name handig zijn voor complexe coderingstaken waarbij meerdere stappen betrokken zijn. U kunt het vragen met:
- "Schets de stappen die nodig zijn om een functie voor het inloggen van de gebruiker te implementeren en geef vervolgens de code voor elke stap."
** Vraagspecificiteit: vraag om gedetailleerde uitgangen door zinnen te gebruiken als "verstrekken vóór/na code" of "Uitruilen uitleggen". Bijvoorbeeld:
- "Leg de afwegingen uit tussen het gebruik van een lijst en een set in Python voor deze specifieke applicatie."
Optimaliseren voor vertaaltaken
** Geef taal en toon op: neem bij het opstellen van de vraag naar vertaling de bron- en doeltalen op, samen met stilistische voorkeuren. Bijvoorbeeld:
- "Vertaal deze paragraaf van het Engels naar het Spaans en handhaven een formele toon."
** Contextuele relevantie: geef context die de nauwkeurigheid van de vertaling kan beïnvloeden, zoals culturele nuances of specifieke terminologie die relevant is voor het veld. Een voorbeeldprompt zou kunnen zijn:
- "Vertaal dit technische document in het Frans en zorg ervoor dat alle branchespecifieke termen nauwkeurig worden weergegeven."
iteratie en feedback
** Refine op basis van uitgang: beoordeel na het ontvangen van een uitgang van Deepseek de relevantie en duidelijkheid ervan. Als het niet aan de verwachtingen voldoet, verfijn uw prompt door meer details of beperkingen toe te voegen. Bijvoorbeeld:
- "Herzie het vorige codefragment om foutafhandeling en opmerkingen op te nemen die elk onderdeel uitleggen."
** Succesvolle aanwijzingen opslaan: zodra u effectieve prompts hebt gemaakt die bevredigende resultaten opleveren, bewaar ze dan voor toekomstig gebruik. Hiermee kunt u uw workflow stroomlijnen zonder de prompts helemaal opnieuw te maken.
Door deze strategieën toe te passen, kunt u Deepseek -prompts effectief aanpassen op verschillende taken zoals codering en vertaling, waardoor zowel efficiëntie als de outputkwaliteit worden verbeterd.
Citaten:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=krxfddrtrmm
[2] https://www.youtube.com/watch?v=3pkvtpiu5u0
[3] https://www.tomsguide.com/ai/5-deepseek-prompts-to-try-first-se-what-this-new-ai-model-can-do
[4] https://apidog.com/blog/deepseek-prompts-coding/
[5] https://www.learnprompt.org/deepseek-prompts/
[6] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[7] https://www.deepawaliseotips.com/deepseek-tep-by-step-guide/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i6zk16/how_to_prompt_deepseek_r1_from_outputting_its/
[9] https://prompt.16x.engineer/guide/deepseek