少样本示例（Few-shot）

本节目标：用成对的输入与输出示例说明标准，学会选择典型例、反例和易混例；会检查示例是否一致，以及新输入有没有被错误套用示例事实。

一、Few-shot 是什么：给标准样例，再处理新输入

少样本提示是在当前上下文中提供少量示例，让模型参考同类输入与期望输出的关系。它不等于永久训练模型，也不保证换一次对话后仍保留这套标准。任务说明、规则和示例应相互一致。

方式示例数量怎么理解
Zero-shot0 个只有任务和规则，没有示例。
One-shot1 个用一个完整输入与输出示范。
Few-shot少量多个入门可从 2–5 个尝试；这是参考数量，不是严格定义或效果保证。

Few-shot 主要展示期望的格式、标签、表达和处理标准；2.3.1 的 CoT 介绍了解题方法与可核对解答。二者可以组合，但示例只需展示必要算式或简明依据，不要求公开完整内部推理。

二、什么时候值得补示例

固定字段抽取、分类、品牌文字改写或批量短文本，往往需要具体标准。先用清楚规则试做；若仍反复偏离，再加入经过核对的例子。简单明确的一次性任务不必为了凑框架而加样例。

  1. 输入和输出必须配对，明确标出“示例”与“现在请处理”。
  2. 覆盖典型情况、容易混淆的边界和缺失信息；不要只展示最容易的一类。
  3. 统一字段名称、标签和输出长度；样例长度应接近真实任务。
  4. 冲突时先修正规则和样例，不靠增加更多矛盾示例补救。
  5. 示例优先使用虚构或脱敏资料；错误数字、优惠和承诺可能被模仿。
任务：________
规则与允许的输出：________

【示例 1】
输入：________
输出：________

【示例 2】
输入：________
输出：________

【现在请处理】
输入：________
请按同一规则与格式输出。示例中的事实不能自动用于新输入。

三、分类与抽取：把边界说清

模板 A：分类，并约定混合意图的优先级

留言可能既抱怨又询问。先定义优先级与无法判断时的标签，再给样例，避免输出标准随语气漂移。

将留言分类为：咨询 / 投诉 / 表扬。
规则：包含明确故障或不满诉求时优先为投诉；否则，有询问时为咨询；只有正向评价时为表扬。无从判断时输出待确认。
只输出一个规定标签。

【示例】
输入：你们 App 闪退，已经第三次了。
输出：投诉

输入：会员怎么升级？
输出：咨询

输入：客服很耐心，问题解决了。
输出：表扬

输入：App 总闪退，请问什么时候修复？
输出：投诉

【现在请处理】
输入：________
输出：

模板 B：结构化抽取，不补缺失字段

只从当前文本提取姓名、联系方式、核心诉求；未出现的字段写“未提及”。不把示例信息填入新记录。
以下人物和联系方式都是占位示例。

【示例】
输入：我是示例用户甲，联系方式是【示例电话】，想修改收货地址。
输出：
姓名：示例用户甲
联系方式：【示例电话】
核心诉求：修改收货地址

输入：想取消明天的预约。
输出：
姓名：未提及
联系方式：未提及
核心诉求：取消明天的预约

【现在请处理】
输入：________
输出：

检查输出是否把示例姓名或联系方式带进新记录。“未提及”比猜测完整一张表更合适。需要真实联系信息时，先确认上传权限并脱敏。

四、改写与规则判断：不增加原文事实

模板 C：通知改写，只改口吻

将书面通知改为面向学员的微信口吻：短句、礼貌，不用“兹有”“特此”。只改表达，不增加请假安排、承诺或其他原文没有的事实。

【示例】
输入：兹定于周五下午三时召开课程说明会，请准时参加。
输出：这周五下午 3 点有课程说明会，请准时参加。

输入：请于本周三前提交报名表，逾期不予受理。
输出：请在本周三前交报名表，超过截止时间就不受理了。

【现在请处理】
输入：________
输出：

模板 D：规则判断，展示简明依据

只依据这组虚构教学规则判断，不作为实际消费者权益或法律结论：
未拆封的实体商品且购买未超过 7 日，可退；虚拟商品不退。
材料缺少必要条件时，结论为“需补信息”。

【示例】
输入：实体书，第 3 天，包装未拆。
依据：实体商品、未拆封、未超过 7 日，满足给定条件。
结论：按教学规则可退

输入：充值会员，第 1 天。
依据：属于虚拟商品，命中给定排除条件。
结论：按教学规则不可退

输入：实体书，第 3 天，未说明包装情况。
依据：缺少是否拆封这一必要信息。
结论：需补信息

【现在请处理】
输入：________
输出简明条件依据与结论，不补造事实。

这里的规则是人为设定的练习材料。“材料未提及”不能替换成“条件不满足”；真实退货还需核对适用政策和法规。

五、标题对照：样例教格式，不能替你编优惠

只说“更吸引人、别标题党”，可能仍不够具体；示例可以说明怎样把已知利益与时限放进标题。但优惠、数量和日期必须由输入提供，不是标题润色时可以添加的素材。

将促销信息改为清楚、具体的标题。不使用“史上最”“必看”，只能使用输入明确给出的利益和时限；缺少信息时保留待确认，不从示例套用优惠。

【示例】
输入：春季外套满 300 减 80，活动本周日结束。
输出：春季外套满 300 减 80，本周日结束

输入：厚乳冷萃新品上线，到店第二杯半价，活动截至周五。
输出：厚乳冷萃新品上市，第二杯半价到周五

【现在请处理】
输入：会员日定在本周六，具体优惠尚未确定。
输出：

本例可接受的输出是“会员日本周六举行，具体优惠待确认”。不能沿用前两个示例，擅自改成满减或第二杯半价。

六、复用与批量验证

将稳定样例保存在文档或当前可用的项目说明、材料中，使用时明确指定资料；不用假定每个账号都提供相同的引用按钮。批量处理前，先试几条新输入，检查标签、事实与格式，再扩大数量。

保留一组没有出现在示例中的测试材料，分别记录正确标签、字段遗漏和虚构信息。输出一直相同不等于一直正确；只比较格式一致率会漏掉稳定重复的错误。

七、15 分钟练习：用同一批新留言验证

  1. 设计三个“客户消息 → 可发送客服回复”样例，不承诺未授权退款，并覆盖不满、询问和信息不足。
  2. 统一规则，另留五条未作为示例的新留言；在相同模型和工具条件下，分别做零样本与两样本测试。
  3. 先人工判断合格标准，再记录正确性、格式一致性和未经授权的承诺；不要把样例直接放进测试集。
  4. 加入一个格式不一致的坏样例，观察具体输出变化，然后修正。

完成标准：能说明每个示例服务于哪条规则，指出一处边界处理，并用具体错误说明是否值得增加样例。少量课堂结果不能证明普遍效果。

资料来源：

资料核验日期：2026 年 10 月 26 日。示例为教学设定；提示方法需结合具体任务测试，产品入口与资料可能更新。

返回ChatGPT课程