Để điều chỉnh các lời nhắc DeepSeek cho các tác vụ cụ thể như viết mã hoặc dịch mã, điều cần thiết là phải tuân theo cách tiếp cận có cấu trúc giúp nâng cao sự hiểu biết và chất lượng đầu ra của AI. Dưới đây là một số chiến lược hiệu quả:
Xác định nhiệm vụ rõ ràng
** Hãy cụ thể: Bắt đầu bằng cách xác định rõ ràng nhiệm vụ bạn muốn DeepSeek thực hiện. Chẳng hạn, nếu bạn đang yêu cầu mã, chỉ định ngôn ngữ lập trình, vấn đề cần giải quyết và mọi ràng buộc. Ví dụ:
- "Viết một hàm Python sắp xếp một danh sách các số nguyên theo thứ tự tăng dần."
** Cung cấp bối cảnh: Thiết lập bối cảnh cho nhiệm vụ. Điều này có thể bao gồm việc xác định vai trò của Deepseek trong kịch bản của bạn. Đối với mã hóa, bạn có thể nói:
- "Hoạt động như một kỹ sư phụ trợ cao cấp và tạo điểm cuối API RESTful cho xác thực người dùng."
Sử dụng lời nhắc có cấu trúc
** Lý do suy nghĩ: Khuyến khích Deepseek phá vỡ quá trình lý luận của nó. Điều này có thể đặc biệt hữu ích cho các tác vụ mã hóa phức tạp trong đó nhiều bước tham gia. Bạn có thể nhắc nó với:
- "Phác thảo các bước cần thiết để thực hiện tính năng đăng nhập người dùng, sau đó cung cấp mã cho mỗi bước."
** Tính đặc hiệu của nhu cầu: Yêu cầu đầu ra chi tiết bằng cách sử dụng các cụm từ như "Cung cấp trước/sau mã" hoặc "giải thích sự đánh đổi". Ví dụ:
- "Giải thích sự đánh đổi giữa việc sử dụng danh sách và một bộ trong Python cho ứng dụng cụ thể này."
Tối ưu hóa cho các tác vụ dịch
** Chỉ định ngôn ngữ và giai điệu: Khi chế tạo lời nhắc để dịch, bao gồm các ngôn ngữ nguồn và mục tiêu cùng với bất kỳ sở thích phong cách nào. Ví dụ:
- "Dịch đoạn này từ tiếng Anh sang tiếng Tây Ban Nha, duy trì một giai điệu chính thức."
** Sự liên quan theo ngữ cảnh: Cung cấp bối cảnh có thể ảnh hưởng đến độ chính xác dịch thuật, chẳng hạn như các sắc thái văn hóa hoặc thuật ngữ cụ thể có liên quan đến lĩnh vực này. Một lời nhắc ví dụ có thể là:
- "Dịch tài liệu kỹ thuật này sang tiếng Pháp, đảm bảo rằng tất cả các thuật ngữ cụ thể trong ngành được thể hiện chính xác."
Lặp lại và phản hồi
** Tinh chỉnh dựa trên đầu ra: Sau khi nhận được đầu ra từ Deepseek, đánh giá mức độ liên quan và rõ ràng của nó. Nếu nó không đáp ứng mong đợi, hãy tinh chỉnh lời nhắc của bạn bằng cách thêm nhiều chi tiết hoặc ràng buộc. Ví dụ:
- "Sửa đổi đoạn mã trước đó để bao gồm xử lý lỗi và nhận xét giải thích từng phần."
** Lưu lời nhắc thành công: Khi bạn tạo lời nhắc hiệu quả mang lại kết quả thỏa đáng, hãy lưu chúng để sử dụng trong tương lai. Điều này cho phép bạn hợp lý hóa quy trình công việc của mình mà không cần phải tạo lại lời nhắc từ đầu.
Bằng cách áp dụng các chiến lược này, bạn có thể điều chỉnh hiệu quả các lời nhắc của DeepSeek cho các tác vụ khác nhau như mã hóa và dịch thuật, nâng cao cả hiệu quả và chất lượng đầu ra.
Trích dẫn:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=KRXFDDRTRM
[2] https://www.youtube.com/watch?v=3PKVTPIU5U0
[3] https://www.tomsguide.com/ai/5-deepseek-prompts-to-try-first-see-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
.
.
[9] https://prompt.16x.engineer/guide/deepseek