DeepSeek专家模式为练习和应用经典提示技术提供了理想的实验环境。通过该模式，使用者可以系统性地实践四大核心技法：通过**角色扮演**让模型化身领域专家，提升回答的专业性；运用**思维链**引导模型分步推理，强化逻辑严谨性；采用**少样本学习**提供示例样本，确保输出风格一致性；实施**结构化输出**控制，直接获得表格等规范化结果。这种深度交互方式将抽象的提示工程原理转化为可操作的实践框架，让

LLM是数据驱动的概率模型，其强大能力与固有局限皆源于此。严谨的应用范式理解其本质：认清其是“概率预测”而非“思考”。精通其调控：熟练运用参数引导其行为。系统化治理其局限：通过RAGAgent等架构，将LLM与外部知识、符号系统、工具环境相结合，构建可靠、安全、可控的智能系统。未来的发展已从追求“更大模型”转向构建“更智能系统”，即如何将LLM作为强大的核心组件，与其他模块化技术有效集成，迈向能感

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核心Prompt技巧如角色扮演、思维链 (CoT)、少样本学习等，在不同行业应用时底层逻辑是一致的，主要是根据行业术语和特定任务流程进行适配和填充。Prompt不是简单的“提问”，而是未来人类与AI协作的编程语言。一个好的Prompt能精准地引导AI，将其庞大的知识和能力转化为你想要的、高质量的输出。：建立量化评估体系（如准确率、相关性分数），实现Prompt的A/B测试和CI/CD（持续集成/部

Python数据分析的第一步是了解Python的数据结构及对应的数据常规操作。本节主要讲述数据基本结构及其常规操作。