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引言

在DeepSeek模型的实际应用中，提示工程(Prompt Engineering)和Few-shot学习正成为提升模型性能的关键技术。相比全参数微调，这些技术能以更低成本实现领域适配。本文将深入解析DeepSeek模型的高级提示技巧、动态Few-shot实现方案，以及混合微调策略，帮助开发者在资源受限场景下最大化模型潜力。

一、高级提示工程实践

1.1 结构化提示模板设计

​​金融领域分析模板​​

[系统指令]
你是一位资深金融分析师，需要从年报中提取关键信息并生成专业报告。请严格遵守以下规则：
1. 数值分析必须包含同比/环比对比
2. 风险提示需标注数据支持来源
3. 使用专业术语但保持可读性[输入格式]
{{年报文本}}[输出要求]
1. 财务摘要（不超过3点）
2. 运营亮点
3. 风险提示

1.2 动态提示生成系统

from jinja2 import Templateprompt_templates = {'financial': Template("""作为{{sector}}领域的分析师，请分析以下财报：{{content}}请用{{style}}风格回答，重点关注：{% for item