正确配置提示词可提升DeepSeek模型输出质量，方法包括：一、API调用时以system角色嵌入；二、Web界面中首条消息手动输入；三、本地部署时修改默认system prompt；四、第三方工具中设置提示模板。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
如果您希望在使用 DeepSeek 模型时提升输出质量或引导其按特定格式、角色或任务生成内容，则需要正确配置提示词（Prompt）。以下是将自定义提示词导入或应用于 DeepSeek 模型的多种方法：
一、通过 API 调用时嵌入系统提示词
在调用 DeepSeek 官方 API 或兼容接口时，可在请求体中以 system 角色传入提示词，该提示词将作为模型的初始指令，影响后续所有用户输入的理解与响应逻辑。
1、构造 JSON 格式的请求体，确保包含 roles 字段，其中第一个消息的 role 为 system。
2、将您的提示词文本赋值给该 system 消息的 content 字段，例如：“你是一位严谨的技术文档撰写助手，只输出 Markdown 格式，不添加解释性语句。”
3、后续 user 和 assistant 消息按正常对话顺序追加，确保 system 消息始终位于 messages 数组首位。
二、在 Web 界面中手动前置输入提示词
若使用 DeepSeek 提供的官方网页交互界面（如 deepseek.com/chat），界面本身不支持独立的“系统提示”设置栏，需将提示词作为首次对话内容显式输入，以建立上下文锚点。
1、打开 DeepSeek 官网聊天页面，确保处于新会话状态。
2、在输入框中第一行输入您的完整提示词，例如：请始终以简体中文回答，每段不超过三句话，不使用括号补充说明。
3、按下回车后立即发送，不附加其他问题或空行，使该提示成为会话起始上下文。
4、后续所有提问均在此提示约束下进行，模型将持续参考该初始指令生成回复。
三、使用本地部署模型时修改默认 system prompt 配置
对于通过 vLLM、llama.cpp 或 Transformers 加载的 DeepSeek 开源权重（如 deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct），可通过修改推理脚本中的默认 system message 实现永久性提示注入。
1、定位到模型加载后的 tokenizer.apply_chat_template 调用位置，或直接构造 messages 列表。
2、将 system 提示词硬编码为 messages 列表的第一个元素，role 设为 system，content 填入所需文本。
3、确保调用 generate 方法前，已将该 messages 结构完整传入模型输入处理流程。
四、借助第三方工具链注入提示模板
使用 LMStudio、Ollama 或 OpenWebUI 等本地大模型管理工具运行 DeepSeek 时，可利用其内置的提示模板功能，在每次请求前自动拼接预设提示。
1、在工具设置中找到“Prompt Template”或“System Prompt”字段。
2、填入结构化模板，例如：{{system_prompt}}\n\n{{user_message}}，其中 system_prompt 变量绑定您预先定义的字符串。
3、保存配置后重启模型服务，此后所有通过该工具发起的请求均自动携带指定提示词。
