有效地使用DeepSeek中的预定义模板以改进结果，请遵循以下准则：
##理解DeepSeek中的模板
DeepSeek利用模板来构建相互作用，以确保模型了解上下文和预期的响应类型。模板对于保持响应的一致性特别有用，尤其是在复杂的任务中。
##使用预定义模板的步骤
1。选择正确的模板：选择与特定用例对齐的模板。例如，如果您专注于编码任务，请使用指导模型生成代码段的模板。
2。设置环境：
- 确保您在编程环境（例如R或Python）中安装和配置了必要的库。
- 牢固地加载API密钥以与DeepSeek的API相互作用。
3。定义系统角色：
- 在您的消息中使用```系统''角色来提供上下文。例如，指示DeepSeek通过制作一条消息，以在用户查询之前设置此角色，以担任特定专家（例如，首席采购官）。
4。使用经过思考的提示：
- 对于复杂的查询，尤其是在数学环境中，构建了您的提示以鼓励逐步推理。这可以提高响应的准确性。
- 示例提示：“请逐步推理，并在$$ \盒装{} $$中提出您的最终答案。”
5。调整模型参数：
- 设置参数，例如“温度”以控制创造力与准确性。建议使用较低的温度（约0.5-0.7），以最大程度地减少随机性并提高连贯性[4]。
6。测试和迭代：
- 尝试不同的模板和参数。根据产生更好的结果来分析响应并完善您的方法。
7。商店对话历史：
- 要维护多个交互的上下文，请实现一个系统来存储以前的消息。这使DeepSeek可以基于先前的查询，从而导致更相关的答案。
8。避免使用R1模型的系统提示：
- 使用R1型号时，请避免在输入中包含系统提示；而是将所有必要的说明直接合并到用户提示中[4] [6]中。
通过遵循这些步骤并有效利用预定义的模板，您可以增强DeepSeek的性能，以生成根据您的特定需求量身定制的相关和准确的输出。
引用：
[1] https://www.listendata.com/2025/01/how-to-use-deepseek-in-r.html
[2] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolution-code-automation-in-latenode
[3] https://www.reddit.com/r/sillytavernai/comments/1hn4bua/deepseekv3/
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i81ev6/deepseek_added_recommandations_for_r1_local_use/
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=ReadMe-ov-file
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-math/blob/main/main/readme.md
[7] https://api-docs.deepseek.com/api/create-chat-completion
[8] https://stackoverflow.com/questions/79395703/how-can-i--i--i-exclude-the-thinking-process-process-in-deepseek-in-deepseek-r1-model-in-locally-ish-locally-usil-soll