如果希望DeepSeek模型能够根据上下文自动选择合适的工具调用，应该如何设计提示词？

要让要让DeepSeek模型根据上下文自动选择合适的工具调用，可以通过设计提示词（prompt）来引导模型理解任务并选择合适的工具。以下是设计提示词的关键步骤和一个示例：

1. 明确任务目标

在提示词中清晰地描述任务目标，例如调用特定API、查询数据库或执行计算。

2. 提供上下文信息

包含与任务相关的上下文信息，帮助模型理解当前场景。

3. 列出可用工具

明确列出可用的工具及其功能，供模型选择。

4. 指令清晰

明确要求模型选择最合适的工具，并描述调用方法。

示例提示词

任务目标：根据用户查询，调用合适的工具获取信息。

上下文：用户想获取当前北京的天气情况。

可用工具：
1. 天气API：获取特定城市的实时天气信息。
2. 搜索引擎API：获取广泛的网络信息。

指令：
1. 根据用户查询，选择最合适的工具。
2. 描述工具调用的参数和预期输出。

请选择合适的工具并描述调用方法。

示例响应

根据用户查询，最适合的工具是天气API。调用方法如下：

调用路径：GET /weather
参数：city=北京
预期输出：北京的实时天气信息，包括温度、湿度、风速等。

代码实现（Python示例）

import requests

def get_weather(city):
    url = "https://api.weather.com/weather"
    params = {"city": city}
    response = requests.get(url, params=params)
    return response.json()

# 示例调用
weather_info = get_weather("北京")
print(weather_info)
```通过这种方式，DeepSeek能够根据上下文自动选择合适的工具并正确调用。