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概念
DeepSeek是一家主攻大模型研发与应用的中国AGI科技公司，其开源推理模型DeepSeek-R1凭借强化学习技术，在数学、代码、自然语言推理等任务上性能比肩OpenAI o1正式版且可免费商用。它能为用户提供智能对话、文本生成、代码补全、文件读取等多场景应用，而从入门到精通的关键在于理解推理模型与通用模型的差异，掌握提示语设计策略，包括精准定义任务、分解复杂问题、合理运用指令驱动与需求导向等方法，同时规避幻觉生成、过度指令等常见陷阱，以实现高效的人机协作。
思维导图
核心介绍
一、DeepSeek核心定位与模型优势
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公司与模型简介
DeepSeek是中国专注通用人工智能（AGI）的科技公司，核心产品DeepSeek-R1是开源推理模型，通过强化学习技术提升推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上性能对齐OpenAI o1正式版，且支持免费商用。 -
核心能力矩阵
- 多场景应用：智能对话、文本生成（含创意写作、翻译）、语义理解、代码生成与调试、知识推理、多模态交互（支持文件上传、图像文字识别）。
- 专业功能：任务分解、决策支持、数据可视化、风险评估、多语言翻译等超50种应用场景。
二、模型分类与核心差异
| 维度 | 推理模型（如DeepSeek-R1） | 通用模型（如GPT-3） |
|---|---|---|
| 优势领域 | 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 | 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 |
| 劣势领域 | 发散性任务（如诗歌创作） | 严格逻辑链任务（如数学证明） |
| 性能本质 | 专精逻辑密度高的任务 | 擅长多样性高的任务 |
三、从入门到精通：提示语设计体系
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提示语核心结构
- 指令：明确任务目标（如“生成Python快速排序代码”）。
- 上下文：提供背景信息（如“假设你是数据分析师，需处理销售数据”）。
- 期望：定义输出格式（如“以表格形式呈现结果”）。
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提示语类型与策略
类型 定义 示例场景 设计要点 指令型 直接指定任务 代码生成 简洁明确，如“用Python写冒泡排序” 问答型 提出问题期望解答 知识查询 问题清晰，如“解释量子计算原理” 角色扮演型 模拟特定身份或场景 创意写作 设定角色，如“扮演19世纪历史学家” 分析型 要求信息分析与推理 数据解读 提供数据，如“分析近三年GDP趋势” -
实战技巧与原则
- 任务分解：将复杂问题拆分为子任务，如“先分析需求，再设计方案，最后验证结果”。
- 增量优化：从基础提示开始逐步细化，避免一次性复杂指令。
- 避免陷阱：
- 幻觉生成：要求AI区分事实与推测，如“请标注数据来源”。
- 过度指令：平衡细节与重点，如“聚焦3个核心优化点”。
- 伦理风险：明确合规要求，如“避免生成歧视性内容”。
四、进阶能力：提示语设计核心技能
| 核心技能 | 子项要点 |
|---|---|
| 问题重构 | 将模糊需求转化为结构化任务 |
| 创意引导 | 用类比、反向思考激发创新 |
| 结果优化 | 迭代调整提示语，量化评估效果 |
| 跨域整合 | 融合专业知识与AI能力 |
| 系统思维 | 构建多步骤提示语体系与模板 |
五、关键应用场景
- 文案写作：需兼顾信息传递（清晰精准）、情感共鸣（触动记忆）、行动引导（说服转化）。
- 营销策划：涵盖创意概念（跨域联想）、传播策略（全渠道矩阵）、执行方案（步骤/资源/风险）。
- 新媒体运营：
- 微信公众号：侧重深度阅读，需结构清晰、逻辑严密。
- 微博：强调实时性与互动性，善用话题标签。
- 小红书：聚焦种草生态，需场景化表达与视觉协同。
- 抖音：短视频需3秒吸引眼球，节奏紧凑、情绪饱满。
关键问题
问题1：DeepSeek-R1相比通用大模型的核心优势是什么？
答案：DeepSeek-R1作为推理模型，核心优势在于通过强化学习技术显著提升逻辑推理、数学运算和代码生成能力，在AIME 2024、Codeforces等任务上性能对齐OpenAI o1正式版，且擅长处理复杂任务拆解与结构化问题，而通用模型更侧重语言生成与创意表达。
问题2：设计高效提示语的核心原则有哪些？
答案：核心原则包括：
- 精准定义任务：明确目标，避免模糊（如“生成杭州三日游计划，预算2000元”）；
- 分解复杂任务：分步骤引导（如“先分析用户需求，再设计行程，最后核算成本”）；
- 匹配模型特性：推理模型用简洁指令，通用模型需结构化示例；
- 迭代优化：通过多轮反馈调整提示语，如“补充景点偏好后重新生成方案”。
问题3：如何区分并正确使用推理模型与通用模型？
答案：根据任务类型选择模型：
- 推理模型适用于数学证明、代码生成、逻辑分析等任务，提示语需简洁聚焦目标（如“证明勾股定理”）；
- 通用模型更适合创意写作、多轮对话、开放性问答，提示语需分步引导并提供示例（如“分三步推导勾股定理，参考：1. 画直角三角形…”）。
核心差异在于推理模型侧重逻辑链自主生成，而通用模型依赖提示语补偿能力短板。