Norėdami pritaikyti „Deepseee“ raginimus atlikti konkrečias užduotis, tokias kaip kodo rašymas ar vertimas, būtina laikytis struktūrizuoto požiūrio, kuris pagerina AI supratimą ir išvesties kokybę. Čia yra keletas veiksmingų strategijų:
aiškiai apibrėžkite užduotį
** Būkite konkretūs: pradėkite aiškiai apibrėždami užduotį, kurią norite atlikti „Deepseek“. Pvz., Jei prašote kodo, nurodykite programavimo kalbą, išspręskite problemą ir bet kokius apribojimus. Pavyzdžiui:
- "Parašykite„ Python “funkciją, kuri rūšiuoja sveikųjų skaičių sąrašą didėjančia tvarka."
** Pateikite kontekstą: nustatykite užduoties kontekstą. Tai gali apimti „Deepseeek“ vaidmens apibrėžimą jūsų scenarijuje. Kodavimui galite pasakyti:
- „Vykdykite kaip vyresnysis inžinierius ir sukurkite ramią API tašką vartotojo autentifikavimui“.
Naudokite struktūrizuotus raginimus
** Mąstymo grandinės samprotavimai: skatinkite „Deepseek“ suskaidyti savo samprotavimo procesą. Tai gali būti ypač naudinga atliekant sudėtingas kodavimo užduotis, kuriose dalyvauja keli žingsniai. Galite tai paraginti:
- "Apibūdinkite veiksmus, reikalingus vartotojo prisijungimo funkcijai įgyvendinti, tada pateikite kiekvieno veiksmo kodą."
** Paklausos specifiškumas: paprašykite išsamių išėjimų, naudodami tokias frazes kaip „Pateikti prieš/po kodo“ arba „Paaiškinkite kompromisus“. Pavyzdžiui:
- „Paaiškinkite kompromisus tarp sąrašo ir rinkinio„ Python “naudojimo šiai konkrečiai programai“.
optimizuokite vertimo užduotis
** Nurodykite kalbą ir toną: Kai meistriškumo raginimai vertimą, įtraukite šaltinio ir tikslines kalbas kartu su bet kokiomis stilistinėmis nuostatomis. Pavyzdžiui:
- „Išverskite šią pastraipą iš anglų kalbos į ispanų kalbą, išlaikydami oficialų toną“.
** Kontekstinė aktualumas: pateikite kontekstą, kuris gali turėti įtakos vertimo tikslumui, pavyzdžiui, kultūriniams niuansams ar specifinei terminologijai, susijusiai su lauku. Pavyzdys gali būti:
- „Išverskite šį techninį dokumentą į prancūzų kalbą, užtikrindami, kad visi pramonės šakos terminai būtų tiksliai pavaizduoti“.
iteracija ir grįžtamasis ryšys
** Patobulinkite pagal išvestį: gavę išvestį iš „Deepseek“, įvertinkite jo aktualumą ir aiškumą. Jei jis neatitinka lūkesčių, patikrinkite savo raginimą pridėdami daugiau informacijos ar apribojimų. Pavyzdžiui:
- „Peržiūrėkite ankstesnį kodo fragmentą, kad būtų galima tvarkyti klaidas ir komentarus, paaiškinančius kiekvieną dalį“.
** Išsaugokite sėkmingus raginimus: Kai sukuriate veiksmingus raginimus, kurie duoda patenkinamų rezultatų, išsaugokite juos ateityje naudoti. Tai leidžia supaprastinti savo darbo eigą, nereikia atkurti raginimų nuo nulio.
Taikydami šias strategijas, galite efektyviai pritaikyti „Deepseeek“ raginimus atlikti įvairias užduotis, tokias kaip kodavimas ir vertimas, padidindami efektyvumą ir išvesties kokybę.
Citatos:
[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-see-what-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.deepawaliseotipp
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i6zk16/how_to_prompt_deepseek_r1_from_outputting_its/
[9] https://prompt.16x.engineer/guide/deepseek