DeepSeek大模型Prompt工程深度实践（开发者空间Notebook版）
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原文中文，约9500字，阅读约需23分钟。
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内容提要
Prompt工程技术通过设计输入文本来引导大语言模型生成高质量输出，优化人机交互，广泛应用于客服和编程助手等领域。案例中使用DeepSeek V3模型API，介绍了样本提示、思维链提示和链式提示三种控制模型输出的方法，以提升任务完成质量。
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关键要点
- Prompt工程技术通过设计输入文本引导大语言模型生成高质量输出，优化人机交互。
- Prompt工程广泛应用于客服、编程助手、数据分析等领域。
- 案例使用DeepSeek V3模型API，介绍样本提示、思维链提示和链式提示三种控制模型输出的方法。
- 样本提示通过提供输入-输出示例引导模型模仿格式或逻辑生成回答。
- 思维链提示引导模型通过分步推理解决问题，提升复杂任务表现。
- 链式提示将任务分解为多个子任务，提升模型的协作能力。
- 三种提示技术结合使用可以显著提升复杂任务的完成质量。
- 链式提示作为整体框架，样本提示提供具体格式，思维链提示要求展示推理过程。
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延伸问答
什么是Prompt工程技术？
Prompt工程技术是通过设计输入文本来引导大语言模型生成高质量输出的技术，旨在优化人机交互。
Prompt工程技术有哪些应用场景？
Prompt工程广泛应用于客服、编程助手、数据分析等领域。
DeepSeek V3模型API如何使用？
使用DeepSeek V3模型API需要在ModelArts Studio领取模型，登录开发者空间并启动Notebook进行调用。
样本提示、思维链提示和链式提示有什么区别？
样本提示依赖具体的输入-输出示例，思维链提示引导模型分步推理，而链式提示则是将任务分解为多个子任务。
如何提升模型在复杂任务中的表现？
结合使用样本提示、思维链提示和链式提示可以显著提升模型在复杂任务中的表现。
链式提示的核心思想是什么？
链式提示的核心思想是任务分解，让模型逐步思考用户提问与已知信息的匹配程度。
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