近日有用户在使用 DeepSeek 时发现,针对复杂话题(如拖延症的成因)的单轮提问往往会导致模型遗漏关键信息。为解决这一痛点,该用户提出并实测了一种“先大纲、后展开”的提示词工程策略。通过强制模型先生成结构化大纲,再针对分点逐一追问,成功绕过了输出长度限制,大幅提升了回答的完整度。DeepSeek 确认该方法为推荐的最佳实践,并提及了 STORM 等类似工具。这一发现为普通用户挖掘大模型深度潜力提供了低成本的可行方案。
原文链接:V2EX 分享发现
近日有用户在使用 DeepSeek 时发现,针对复杂话题(如拖延症的成因)的单轮提问往往会导致模型遗漏关键信息。为解决这一痛点,该用户提出并实测了一种“先大纲、后展开”的提示词工程策略。通过强制模型先生成结构化大纲,再针对分点逐一追问,成功绕过了输出长度限制,大幅提升了回答的完整度。DeepSeek 确认该方法为推荐的最佳实践,并提及了 STORM 等类似工具。这一发现为普通用户挖掘大模型深度潜力提供了低成本的可行方案。
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