少样本示例（Few-shot）、模板化与可复用提示词设计

学习目标

• 理解少样本示例如何影响输出稳定性。
• 能把一次性提示词改造成可复用模板。
• 知道如何选择示例，避免过度填充上下文。

核心概念

少样本示例（Few-shot）是在提示词中给模型几个输入和输出示例，让模型模仿格式、判断边界或表达风格。它不是为了展示很多知识，而是为了锚定模式。

模板化是产品化提示词的基础。稳定部分包括任务说明、输出 schema、评分标准和安全边界；动态部分包括用户输入、当前上下文、语言、角色配置和业务参数。模板清楚，才能被测试、版本管理和复用。

示例质量比数量更重要。一个覆盖边界的示例，往往比三个重复的简单示例更有价值。

示例与拆解

任务：把用户反馈分为 bug、feature_request、billing 或 other。

模板：

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1任务：将用户反馈分类，只返回 JSON。
2分类范围：bug, feature_request, billing, other。
3
4示例 1：
5输入：我点保存后页面一直转圈，刷新也没用。
6输出：{"category":"bug","evidence":"点保存后页面一直转圈"}
7
8示例 2：
9输入：希望课程页能按难度筛选。
10输出：{"category":"feature_request","evidence":"希望课程页能按难度筛选"}
11
12现在分类：
13输入：{feedback}
14输出：

如果用户输入是“为什么这个月扣了两次钱”，模型更可能输出：

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{"category":"billing","evidence":"这个月扣了两次钱"}

示例让模型看到“不要写解释，只输出 JSON”的模式。

常见误区

• 误区一：示例越多越好。过多示例会占用上下文，也可能引入噪声。
• 误区二：只给简单正例。真实任务中的边界例更有训练价值。
• 误区三：模板里混入一次性内容。动态变量应显式注入，避免下次复用时带入旧信息。

小练习

为“学习问题意图分类”设计一个提示词模板，包含 3 个分类和 2 个少样本示例。要求输出 JSON。

实操检查点

两个少样本示例必须覆盖不同边界：一个标准问题，一个容易误判的问题。写完后再补一个未放进示例的测试输入，看模型是否仍能输出同样字段。

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1测试输入：我不是不懂 RAG，我是不知道为什么召回结果总是错。
2期望分类：troubleshooting
3证据：召回结果总是错

如果测试输入只能靠新增第三个示例才能工作，说明分类定义还不够清晰。

随堂测验

完成本章测验，重点检查你是否理解示例和模板的边界。

本章总结

少样本示例用示例稳定模式，模板化让提示词进入可复用、可测试、可维护的产品流程。

下一步学习指引

下一章学习工具调用，开始把模型输出连接到函数和业务动作。