10个去AI味的DeepSeek提示词

“AI味太浓的文案,就像用美颜过度的照片撩妹——看似完美,实则劝退。”

用DeepSeek写过100+篇爆款内容后,我发现90%的翻车文案都输在“机械感”。

今天分享10条压箱底的提示词,让你的AI输出自带真人触感,让读者根本分不清是人是机!

一、基础去AI味三件套

1. 强制口语化指令

提示词:“用日常聊天口吻重写以下内容,删除所有书面化词汇(例如‘因此’‘综上所述’),每句话控制在15字以内,允许适当口语化口误(比如‘这个真的绝了!’),结尾不要总结。”

效果:将“该产品具备卓越的保湿功效”变成“姐妹们信我!这面霜涂完脸能掐出水!”这种口语化的表达,一下子拉近了和用户的距离,让人感觉就像在和朋友聊天一样自然。

2. 场景化叙事指令

提示词:“假设你是一个刚毕业的北漂女生,在出租屋里边吃泡面边和朋友微信吐槽,用带emoji和错别字的口语描述产品优势,重点突出‘穷鬼也能用得起’的共鸣点。”

效果:AI会输出“谁懂啊家人们!这精华才一顿外卖钱,本吃土党直接囤3瓶🥹”这种场景化的叙事,让用户一下子就能代入,产生共鸣。

3. 情绪颗粒度指令

提示词:“在文案中植入3种具体情绪:兴奋(用感叹号 / 语气词)、焦虑(用反问句)、信任(用亲身经历细节),禁止使用‘优质’‘高效’等抽象形容词。”

效果:从“这款扫地机清洁力强”升级为“救命!原来不做家务真的会夫妻吵架…自从买了它,老公再没骂过我乱掉头发!”这种带有情绪颗粒度的文案,能更好地打动用户,引发他们的共鸣。

二、高阶人性化话术

4. 人设反差指令

提示词

<think>嗯,用户想定制自己的DeepSeek AI,我应该怎么帮他呢?首先,我需要理解他所说的“调教”具体指的是什么。可能是指微调模型,或者只是通过提示词来优化回答。用户可能没有明确的机器学习背景,所以需要分步骤解释,同时考虑不同的技术难度选项。 用户的需求是个人定制,可能希望AI在特定领域表现更好,比如医学、法律,或者适应他的写作风格。需要先确定他的具体目标,然后推荐相应的方法。比如,如果他只是想要调整回答的风格,提示工程可能就足够了。但如果需要模型掌握专业知识,可能需要微调或者RAG。 接下来,要考虑用户的技术水平。如果他不是开发者,可能需要推荐更简单的工具,比如使用现成的平台进行微调,或者利用聊天界面设置系统提示。对于有技术背景的用户,可以介绍Hugging Face的Transformers库,或者DeepSeek提供的API文档。 流程方面,可能需要分步骤:明确目标、数据准备、选择方法、实施、测试迭代。每个步骤里要给出具体的例子,比如数据准备需要高质量的数据集,格式可能是JSON或者CSV。微调的话可能需要计算资源,用户是否可以使用Colab或者云服务? 另外,还要考虑成本问题。微调可能需要一定的费用,特别是如果使用云端的GPU。RAG可能更经济,但需要搭建检索系统。提示工程成本最低,但效果可能有限。 可能用户没有考虑到数据的重要性,需要提醒他收集或生成足够的相关数据。还有评估指标,怎么判断定制后的AI是否满足需求,可能需要人工评估或设计测试用例。 最后,推荐DeepSeek的官方文档和社区支持,帮助用户进一步解决问题。可能需要总结不同方法的优缺点,让用户根据自身情况选择。要</think>定制DeepSeek成为个人AI助手,可按照以下流程操作(根据技术难度分阶梯方案): **一、基础级 - 提示词调教法(零代码)** 1. **明确需求** - 确定AI角色(如写作助手/专业顾问) - 设定回复风格(正式/口语化/特定领域术语) - 设置知识边界(如"仅回答2023年前信息") 2. **系统提示设计** 使用类似模板: ``` 你是一个____专家,用__风格回答,遵循这些规则: 1. 优先使用中文 2. 涉及__领域时引用权威文献 3. 遇到不确定内容时明确告知 ``` 3. **实时优化技巧** - 用「继续优化:请更口语化/补充案例」迭代回复 - 使用「宪法约束」句式:"如果问题涉及隐私,请拒绝回答" **二、进阶级 - 微调训练法(需技术基础)** 1. **数据准备** - 收集500+条优质对话样本(格式示例): ```json { "instruction": "用比喻解释量子纠缠", "input": "", "output": "量子纠缠就像..." } ``` - 官方API微调(推荐): ```bash curl https://api.deepseek.com/v1/fine_tuning/jobs \ -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \ -F "training_file=@data.jsonl" \ -F "model=deepseek- 批大小:根据显存调整(16/32) - 训练轮次:3-5轮防过拟合 **三、专家级 - 混合增强方案** 1. **RAG知识库扩展** - 建立专属知识库: ```python from langchain.document_loaders import DirectoryLoader loader = DirectoryLoader('my_data/', glob='**/*.pdf') documents = loader.load() ``` 2. **Function Calling接入** ```python tools = [{ "type": "function", "function": { "name": "query_calendar", "description": "查询用户日程", "parameters": {...} } }] ``` 3. **强化学习优化** 设计奖励模型评估: ```python def reward_function(response): style_score = check_tone(response) accuracy = fact_check(response) return 0.6*style_score + 0.4*accuracy ``` **四、维护与迭代** 1. 持续收集bad cases进行强化 2. 每月更新知识库(建议自动化爬虫) 3. 使用LangSmith等工具监控性能 **新手推荐路径:** 1. 从系统提示开始(1小时见效) 2. 积累200+对话样本后尝试API微调 3. 3个月后逐步加入RAG扩展 **注意事项:** - 避免过度拟合个人表达缺陷 - 定期进行安全对齐测试 DeepSeek官方提供定制化支持服务,可通过开发者门户提交工单获取专属技术方案。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值