什么是“投喂”？
在AI领域，“投喂”通常指用户向大语言模型（如DeepSeek）输入提示（Prompt），以引导其生成期望的输出。良好的“投喂”方式能显著提升模型响应的准确性与相关性。
基础投喂原则
- 明确指令：避免模糊表述，例如“写点东西”应改为“写一篇关于气候变化的科普短文”。
- 提供上下文：若需延续对话或特定背景，请在提示中包含必要信息。
- 结构化输入：使用列表、标题、分段等方式组织输入内容，有助于模型理解。
- 控制长度：过长的提示可能被截断，建议精炼关键信息。
高级技巧
- 角色扮演法：如“你是一位资深Python开发者，请解释装饰器的原理。”
- 示例引导：提供输入-输出样例，帮助模型模仿格式。
- 分步提问：复杂任务可拆解为多个小问题依次投喂。
- 温度与Top-p控制（如API支持）：调整生成多样性，低值更确定，高值更多样。
常见误区
❌ 一次性塞入过多无关信息
❌ 使用含糊不清的动词（如“处理一下”）
❌ 忽略模型的知识截止日期（DeepSeek训练数据截至2024年）
实战示例
差提示：“帮我写代码。”
好提示：“请用Python写一个函数，接收一个字符串列表，返回其中最长的字符串。如果多个字符串长度相同，返回第一个。”