DeepSeek+提示词设计、幻觉避免与应用

总结

核心观点
AI 越来越聪明，但提示词设计依然重要，不同模型（推理型与非推理型）需要不同的提问策略。通过设计有效的提示词，可以让 DeepSeek 完成复杂任务，如生成图表和动画，但 DeepSeek 并非完美，存在幻觉问题，需要通过知识来源限定、时间限定、明确标注等方法解决。

关键数据

• DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 模型性格不同，前者为推理型，后者为非推理型。
• 推理模型（如 DeepSeek-R1）适合数学/编程/逻辑类任务，非推理模型（如 GPT-5）适合日常闲聊和知识问答。

研究结论

• 提示词设计技巧：充分提供信息（六何分析法）、举些例子（Few-shot）、结构化提示词、使用 Markdown。
• 幻觉问题解决方案：通过提示词（知识来源限定、时间限定等）和开发方法（RAG 框架、精细化训练等）解决。
• DeepSeek 特点：个性化文风（科技抒情散文诗），输出内容过散、跳跃，不适合 AI 智能体。
• Manus 智能体：类比车载系统 VS 智能驾驶大模型，是 AI 通用智能体。

适用场景

• 推理型模型：辅导孩子数学、调试程序代码。
• 非推理型模型：日常闲聊、知识问答。

工具推荐

• Graphviz 和 Mermaid 用于生成复杂图表。
• Canvas 用于生成动态教学动画。
• 在线工具：https://dreampuf.github.io/GraphvizOnline

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