DeepSeek的提示詞（Prompt）與指令（Instruction）在實(shí)際應(yīng)用中存在以下區(qū)別：

一、定義與范圍

提示詞?

指用戶與AI溝通時(shí)輸入的所有文本信息，用于引導(dǎo)AI生成特定輸出或執(zhí)行任務(wù)，包含指令、上下文、期望等結(jié)構(gòu)化要素?。例如角色扮演型提示詞會(huì)設(shè)定場(chǎng)景和人物關(guān)系?。

指令?

屬于提示詞的核心組成部分，特指明確要求AI執(zhí)行的具體任務(wù)描述，如“生成一篇懸疑小說(shuō)”或“用小學(xué)生能懂的語(yǔ)言解釋量子力學(xué)”?。在DeepSeek模型中，指令進(jìn)一步分為：

SYSTEM指令?：預(yù)設(shè)角色或背景（如“你是一位編程專家”）?；

USER指令?：用戶直接提出的任務(wù)或問(wèn)題?。

二、功能差異

提示詞的作用

定義任務(wù)方向（如創(chuàng)意生成或邏輯推理）?；

提供背景信息（如受眾群體、知識(shí)范圍）?；

約束輸出形式（如字?jǐn)?shù)、風(fēng)格）?。

指令的作用

明確任務(wù)目標(biāo)（如“編寫Python代碼”）?；

設(shè)定操作路徑（如“先分析需求，再列出步驟”）?；

區(qū)分模型類型：基礎(chǔ)模型（V3）需明確“過(guò)程—結(jié)果”指令，而深度思考模型（R1）允許模糊結(jié)果但需清晰目標(biāo)?。

三、應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)比

類型? ?典型場(chǎng)景? ?示例? ?來(lái)源?

指令型提示詞? 明確任務(wù)執(zhí)行（代碼生成、數(shù)據(jù)分析） “用Markdown輸出Linux系統(tǒng)優(yōu)化方案”? ?

角色型提示詞? 模擬特定身份或場(chǎng)景（如客服、歷史人物對(duì)話） “扮演留學(xué)歸國(guó)者，中英文夾雜回答”? ?

系統(tǒng)指令? 預(yù)設(shè)模型行為模式 “你是一位擅長(zhǎng)懸疑小說(shuō)的作家”? ?

用戶指令? 直接發(fā)起具體請(qǐng)求 “推薦三個(gè)適合北漂程序員的理財(cái)方案”? ?

四、設(shè)計(jì)原則

提示詞需完整?

包含背景（Context）、目標(biāo)（Goal）、限制條件（如字?jǐn)?shù)）等要素，避免籠統(tǒng)或過(guò)度限制?。

指令需精準(zhǔn)

對(duì)基礎(chǔ)模型（V3）需明確步驟和結(jié)果?；

對(duì)推理模型（R1）可側(cè)重目標(biāo)描述，允許靈活實(shí)現(xiàn)路徑?。

通過(guò)結(jié)合系統(tǒng)指令設(shè)定角色，再通過(guò)用戶指令細(xì)化需求，可顯著提升輸出質(zhì)量?。