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模式与框架50 条

Few-shot 少样本示例提示

在提示里给 1-5 组输入输出示例,让模型模仿模式完成新输入;对格式、语气、映射规则类需求效果直接。

提示词工程速查AI更新于 2026-10-12
数量通常 1-5 组;示例越多越占上下文,先保证质量再考虑数量
选择覆盖典型与边界;与目标输入相似度高
顺序示例在前、待处理输入在后;示例之间格式严格一致

少样本结构

少样本结构
### 示例 1
输入:订单号 A1001,9 月 30 日签收,10 月 3 日申请退货。
输出:{"within_7d": true, "action": "受理"}

### 示例 2
输入:订单号 B2002,9 月 20 日签收,10 月 5 日申请退货。
输出:{"within_7d": false, "action": "拒绝"}

### 待处理
输入:订单号 C3003,9 月 28 日签收,10 月 1 日申请退货。
输出:
示例即规格:模型会忠实复制示例里的格式细节,包括你不小心带进去的错误。

易错点

  • 示例标签分布失衡(全是正例)会让模型对负例也输出正例标签
  • 示例与文字规范冲突时模型倾向模仿示例;两者必须一起维护

数据来源与参考

  • Language Models are Few-Shot Learners(Brown et al., NeurIPS 2020):in-context learning
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