一、優(yōu)化提示詞的三大核心策略
1. 需求表達是優(yōu)化前提
當(dāng)無法寫出優(yōu)質(zhì)提示詞時，首要任務(wù)是厘清需求本質(zhì)。有效提示詞應(yīng)完成從"下達指令"到"表達需求"的轉(zhuǎn)變。例如：
- 模糊指令：幫我寫個教案
- 精準(zhǔn)需求：作為初中物理教師，需要設(shè)計"浮力原理"的30分鐘實驗課，要求包含生活實例導(dǎo)入和分層實驗設(shè)計
優(yōu)化路徑：
① 用5W1H法則拆解需求（Who/What/When/Where/Why/How）
② 通過思維導(dǎo)圖可視化任務(wù)結(jié)構(gòu)
③ 使用前文提到的公式組織語言
2. AI協(xié)同優(yōu)化方法論
當(dāng)基礎(chǔ)需求明確后，可借助AI工具進行提示詞優(yōu)化：
- 反向提問法：將初始提示詞輸入AI并詢問"如何改進此提示詞？"，文獻3驗證該方法可使提示詞質(zhì)量提升40%
- 案例對比法：要求AI生成多個不同風(fēng)格的提示詞版本進行對比優(yōu)化
示例：
原始提示："分析銷售數(shù)據(jù)"
優(yōu)化后可能變成："作為市場分析師，請用Python代碼分析2023年Q4家電品類銷售數(shù)據(jù)，輸出包含環(huán)比增長率、TOP3滯銷商品、渠道占比的可視化報告，要求使用Plotly圖表并導(dǎo)出HTML文件"
二、多輪對話的底層運行邏輯
大模型處理對話時，會將前5-10輪對話歷史合并提交。
隨著對話次數(shù)的增多，傳入模型的內(nèi)容將會不斷變長，也就是傳入模型的Token越來越長。
但是模型的上下文長度是有限的，過長的文本會導(dǎo)致模型無法理解問題，如果輸入的上下文長度超過這個限制，模型會自動截斷超出部分的內(nèi)容，只處理剩余在限制范圍內(nèi)的內(nèi)容。
那么模型可能會忽略部分內(nèi)容，導(dǎo)致回答不完整或不準(zhǔn)確。
對于DeepSeek模型來說，支持的最大上下文長度為 128K tokens。
三、Token如何折算中文
DeepSeek的文檔里寫著，1 個中文字符 ≈ 0.6 個 token，那128K相當(dāng)于接近20萬漢字。
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