普通人如何使用大模型提高工作效率？（附DeepSeek使用攻略）

今天我们要聊聊一个非常实用的话题——如何利用大模型来提高我们的工作效率。

你可能会觉得大模型听起来很高大上，但其实只要掌握一些简单的技巧，普通人也能轻松上手，让工作变得更加高效。下面我们就一起来看看具体怎么做。

01.学习使用提示词编写技巧

首先，我们来看看最重要的一步：学习如何编写有效的提示词。

**提示词（Prompt）**是指用户提供给AI模型的输入，旨在引导模型生成特定类型的响应。例如，在训练GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型时，用户可以输入“写一首关于春天的诗”作为提示，AI将根据该提示生成相应的文本。

如果你直接对大模型说“帮我写一篇报告”，效果可能不会很好。但是，如果你掌握了提示词的编写技巧，就能让大模型更好地理解你的需求，从而生成更高质量的内容。

举个例子，假设你需要写一篇关于公司年度总结的报告，你可以这样编写提示词：

不好的提示词：

写一篇关于公司年度总结的报告。

好的提示词：

请根据以下数据和信息，写一篇关于2023年公司年度总结的报告。报告应包括以下几个部分：引言、主要成就、面临的挑战、未来规划。数据如下：[插入数据]。

可以看到，好的提示词更加具体和结构化，能够帮助大模型更好地理解和生成内容。

下面为大家介绍一个好的提示词编写框架，只要你用这个模版编写提示词，你就可以更好的使用大模型作为自己的工具：

这就是——CO-STAR结构化提示词框架：

具体操作如下：

• （C）上下文**：**提供任务的上下文信息

此信息有助于大型语言模型（LLM）理解讨论的具体情境，从而确保其回复相关并有针对性。

• （O）目标：明确希望LLM执行的具体任务

清晰的目标使LLM能将回复的重点放在达成这一特定目标上。

• （S）风格：指明所需的写作风格

可以引用某位著名作家的风格，或是某一行业专家的专业用语。这有助于LLM以符合你需求的方式作出回应。

• （T）语气：设定回复的态度

这能确保LLM的回复与所需的情绪或情感背景相符，例如，正式、幽默或关怀等语气。

• （A）受众：定义回复的对象

根据受众（如某一领域的专家、初学者或青少年等）量身定制LLM的回复，以确保其在特定环境中恰到好处且易于理解。

• （R）回复：规定回复的格式

这有助于确保LLM输出的内容符合特定的请求格式，例如，列表、JSON格式、专业报告等。对于许多LLM应用程序，JSON输出尤其理想，因为它们通常会将LLM的回复用于后续的处理。

以下是一个示例，展示了CO-STAR框架的有效性。

假设你是一名市场营销专员，想要为公司举办的一项新活动撰写一篇电子邮件。
### 没有CO-STAR的提示示例：撰写一封电子邮件，宣传我们公司即将举行的“绿色生活展”。我们的公司是Alpha，活动定于下个月举行。
### GPT-4输出的结果：主题：欢迎参加Alpha公司的绿色生活展！亲爱的朋友们，我们将于下个月举行绿色生活展，展示关于可持续生活的各种方案。希望您能参加！虽然这个输出简单明了，但缺乏吸引力与细节，无法激发受众的兴趣。

### 使用CO-STAR模板的示例：# 上下文我想宣传我们公司即将举行的“绿色生活展”。我们的公司是Alpha，活动定于下个月举行，主要集中于可持续发展和环保创新。# 目标为我创建一封电子邮件，旨在促进注册并吸引更多人参加活动。# 风格效仿国家地理（National Geographic）等展现环保主题的出版物的精彩写作风格。# 语气热情洋溢且启发人心。# 受众我们的受众是对环保和可持续生活感兴趣的城市居民，尤其是年轻的家庭。# 回复一封引人注目的电子邮件，鼓励注册并传达活动的重要性。

**通过应用CO-STAR，GPT-4的输出将变得更加具体和吸引人**：主题：探索可持续未来——参加Alpha公司的绿色生活展！亲爱的朋友们，想象一下，你的每一个选择都能为地球带来积极的改变。我们诚邀您参加即将于下个月举行的Alpha“绿色生活展”，一同探索有关可持续发展和环保创新的精彩内容！- **互动与灵感**：研讨会、工作坊和展览将聚焦于可持续生活的最佳实践，为您提供与专家交流的机会。- **家庭友好的活动**：特别为年轻家庭设计的环节，让孩子们也能参与，亲身体验环保的重要性。加入我们，成为绿色生活的推动者！名额有限，请立即注册以确保您的位置，和我们一起为更美好的未来努力。

CO-STAR框架有助于系统地向LLM提供任务的所有关键信息，确保根据特定需求生成优化的输出。

最后给大家一个提示词的编写模版，你可以直接将你想让大模型完成的任务替换进去：

### 提示词编写模板# 上下文（在此写下任务的背景和相关信息）# 目标（明确你希望LLM完成的具体任务）# 风格（描述希望的写作风格或参照的风格）# 语气（设定所需的语气或情感基调）# 受众（定义目标受众及其特点）# 回复（说明希望得到的回复格式或内容类型）

02.其他技巧

除了编写好的提示词，还有一些其他的小技巧可以帮助你更好地利用大模型提高工作效率：

• 分步操作：将复杂的任务分解成多个小任务，逐步完成。例如，先生成提纲，再逐步填充内容。
• 多次迭代：不要指望一次生成完美的内容，可以多次修改和完善。每次生成后，检查并调整提示词，直到满意为止。
• 多模态输入：有些大模型支持多种输入方式，如文本、图像、语音等。根据任务需求选择合适的输入方式，可以提高效率。
• 结合现有工具：将大模型与其他工具结合使用，例如与Excel、Word等办公软件结合，可以进一步提升工作效率。

03.常见的大模型工具

现在市面上有很多优秀的大模型应用，下面推荐几款常用且易用的软件：

• ChatGPT：由OpenAI开发的聊天机器人，功能强大，支持多种任务，如文本生成、代码编写、问题解答等。
• Claude：Anthropic开发的聊天机器人，以对话流畅性和逻辑性著称，适合复杂任务。
• Bing AI：微软推出的聊天机器人，集成在Bing搜索引擎中，支持搜索和生成内容。
• 文心一言：百度推出的大规模语言模型，支持中文，适用于多种应用场景。
• 通义千问：阿里巴巴推出的大规模语言模型，支持多种任务，包括文本生成、问答等。
• 豆包：一款集成了多种大模型的应用程序，支持自然语言处理、图像识别等功能，界面友好，易于使用。
• DeepSeek：一款强大的大模型应用，也是目前最火的国产大模型，效果不输于GPT。

这些工具都可以通过网页或移动应用访问，非常方便。

04.DeepSeek使用教程

‌DeepSeek‌是一家专注于通用人工智能（AGI）研究的中国科技公司，成立于2023年，总部位于中国杭州。DeepSeek的全称是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，其核心业务是开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术‌。

DeepSeek的主要产品包括：

• ‌DeepSeek-R1‌：这是一个开源推理大模型，通过强化学习提升了语言模型在数学和逻辑推理任务中的表现，成本降低了90-95%‌。
• ‌DeepSeek-V3‌：这是一个高效的混合专家模型，通过激活少量参数实现性能和计算成本的平衡，是大规模模型优化的重要突破‌。
• ‌DeepSeek-LLM‌：这是一个开源语言模型，从长期主义视角提出开源语言模型发展策略，推动技术民主化‌。

官网https://www.deepseek.com。

首先需要注册（犹豫最近大量的恶意攻击，导致有时候会注册失败，建议早上的时候重试，成功率比较大）：

注册成功后就可以开始对话了：

这里有两个功能，深度思考和联网搜索：

• 联网搜索

• • 特点：实时访问互联网获取最新信息。
  • 适用场景：需要实时数据（如新闻、天气、股价、赛事结果）。查询动态内容（如社交媒体趋势、最新政策）。获取特定网页内容（如某篇文章或报告）。
  • 何时使用：需求明确且依赖时效性。

• 深度思考

• • 特点：基于知识库和逻辑推理进行深度分析，解决复杂问题。

  • 适用场景：

  • • 复杂问题（如数学推导、多因素分析）。
    • 知识整合（如解释理论、对比历史事件）。
    • 抽象任务（如文本创作、代码调试）。

• • 何时使用：

  • • 问题复杂或需多步骤推理
    • 需知识整合或创意输出

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

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为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

适合人群

• 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
• IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
• IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
• 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
  

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。

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