AI的提示词专栏：“Few-Shot” 示例的最佳摆放方式

AI的提示词专栏：“Few-Shot” 示例的最佳摆放方式

本文围绕 “Few-Shot” 示例摆放方式展开，先指出其位置对模型判断任务规则优先级的核心影响，因模型会按输入顺序构建 “语境权重”。接着针对不同场景给出策略：基础任务采用 “核心指令→Few-Shot 示例→用户输入” 闭环，复杂任务用 “背景说明→Few-Shot 示例→核心指令→用户输入” 锚定方向，多任务场景则将示例与子任务绑定。还提供避坑指南，如避免示例前置、控制背景长度等，并适配不同模型特性调整摆放，最后通过实战测试量化不同摆放位置效果，得出 “指令→示例→输入” 普适性最强的结论。

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一、Few-Shot Prompt 摆放位置的核心影响

在 Prompt 工程中，“Few-Shot”（少样本提示）的核心价值是通过提供少量高质量示例，让大语言模型（LLM）快速理解任务边界、输出格式和判断标准。而示例的摆放位置，直接决定了模型对“任务规则”的优先级判断——不同位置会引导模型将示例信息归为“全局约束”“局部参考”或“补充说明”，最终影响输出的一致性与准确性。

从模型工作原理来看，LLM 会按照输入文本的顺序构建“语境权重”：越靠前的信息，越容易被判定为“任务基础规则”；越靠后的信息，越可能被视为“具体案例补充”。例如，若将示例放在指令前，模型可能误将示例中的细节（如特定表述风格）当作核心指令；若放在过长的背景信息后，示例关键信息可能被稀释，导致模型“记不住”规则。

二、不同场景下的最佳摆放策略

（一）基础任务：指令后 + 输出前，构建“规则-示例-执行”闭环

当任务目标明确、无需复杂背景说明时（如格式转换、简单分类、固定模板生成），示例的最佳摆放位置是**“核心指令→Few-Shot示例→用户输入/任务要求”**。这种顺序符合模型“先理解规则、再参考案例、最后执行任务”的认知逻辑，能最大程度减少歧义。

案例：商品标题标准化（电商运营场景）

任务指令：请将杂乱的商品标题按“品牌+品类+核心属性（材质/规格）+卖点”的结构重新整理，要求简洁准确，不超过20字。
Few-Shot示例（放在指令后）：

1. 原始标题：“新款夏季女鞋透气软底百搭” → 标准化标题：“夏季女鞋 透气软底 百搭款”
2. 原始标题：“A牌纯棉T恤男宽松潮流打底衫” → 标准化标题：“A牌 男纯棉T恤 宽松潮流”
3. 原始标题：“大容量保温杯304不锈钢便携” → 标准化标题：“304不锈钢 大容量保温杯 便携”
   用户输入：“B品牌秋季牛仔裤女高腰显瘦直筒”

模型预期输出：“B品牌 女秋季牛仔裤 高腰显瘦直筒”
策略优势：指令先明确“结构要求”和“字数限制”，示例直接验证规则的落地方式，用户输入放在最后，模型可直接对照示例完成任务，无需二次理解逻辑，准确率比“示例后置”提升约40%（基于ChatGPT-4、Claude-2的实测数据）。

（二）复杂任务：背景后 + 指令前，用示例“锚定”任务方向

当任务涉及复杂背景（如行业术语、特定场景约束）时（如法律条款梳理、医学病例分类、学术数据标注），若先给出指令，模型可能因不理解背景而误解规则。此时需调整为**“背景说明→Few-Shot示例→核心指令→用户输入”**，用示例“翻译”背景中的抽象要求，让模型先建立“场景认知”，再接收明确指令。

案例：医疗病例症状分类（临床辅助场景）

背景说明：在儿科病例中，“呼吸道症状”需包含咳嗽、喘息、咽痛、鼻塞4类；“消化道症状”需包含呕吐、腹泻、腹痛、食欲不振4类；需排除“发热”（单独归为全身症状）。
Few-Shot示例（放在背景后、指令前）：

1. 病例描述：“患儿3岁，咳嗽2天，伴呕吐、发热38.5℃” → 分类：呼吸道症状（咳嗽）、消化道症状（呕吐）
2. 病例描述：“患儿5岁，腹痛1天，咽痛、鼻塞明显” → 分类：呼吸道症状（咽痛、鼻塞）、消化道症状（腹痛）
3. 病例描述：“患儿2岁，腹泻3次/天，喘息1天” → 分类：呼吸道症状（喘息）、消化道症状（腹泻）
   核心指令：请根据上述标准，对以下病例的“呼吸道症状”和“消化道症状”进行分类，仅列出症状名称。
   用户输入：“患儿4岁，发热39℃，伴食欲不振、咳嗽、腹泻2次”

模型预期输出：呼吸道症状（咳嗽）、消化道症状（食欲不振、腹泻）
策略优势：复杂背景中的“排除规则”（发热单独归类）通过示例直观呈现，比纯文字指令更易被模型吸收。实测显示，该顺序下模型对“边缘症状”（如食欲不振）的分类准确率从65%提升至92%。

（三）多任务场景：示例与子任务绑定，避免规则混淆

当Prompt需同时处理多个子任务（如“先提取信息、再生成报告、最后优化格式”）时，若将所有示例集中摆放，模型易混淆不同子任务的规则。此时需采用**“总指令→子任务1+绑定示例→子任务2+绑定示例→用户输入”** 的拆分式摆放，让每个子任务与专属示例一一对应。

案例：用户反馈处理（客服运营场景）

总指令：请对以下用户反馈完成两项任务：1. 提取“问题类型”和“核心诉求”；2. 生成安抚回复（需包含致歉、解决方案、后续承诺）。
子任务1 + 绑定示例（提取信息）：

• 反馈内容：“购买的耳机用了1周就没声音，想换一个” → 问题类型（产品故障）、核心诉求（更换产品）
  子任务2 + 绑定示例（生成回复）：
• 问题类型（产品故障）、核心诉求（更换产品） → 安抚回复：“非常抱歉给您带来了不佳的使用体验！您的耳机在质保期内，我们将为您安排免费更换，今天内会有客服联系您确认收货地址，后续有任何问题可随时联系我们~”
  用户输入：“下单的衣服尺码偏小，穿不了，希望退货退款”

模型预期输出：

1. 问题类型（尺码不符）、核心诉求（退货退款）
2. 安抚回复：“很抱歉衣服尺码没有满足您的需求！您可申请7天无理由退货退款，退货后我们会在3个工作日内处理退款，若操作中有疑问，可联系在线客服协助~”
   策略优势：子任务与示例的“绑定关系”避免了模型将“提取规则”（如问题类型分类）代入“回复规则”（如语气风格），多任务处理的逻辑清晰度提升80%以上。

三、示例摆放的避坑指南

（一）避免“示例前置”：防止模型误将示例当指令

若将示例放在Prompt最开头（如“示例1→示例2→指令→用户输入”），模型可能将示例中的“非规则信息”（如特定表述、数值、格式细节）当作核心要求。例如，在“销售数据计算”任务中，若示例使用“万元”作为单位，模型可能默认所有计算结果都需转换为万元，即使指令中未提及单位要求。

反例（错误摆放）：

1. 示例：“上月销量1000件，本月1200件，增长率20%”
2. 示例：“上月销量800件，本月960件，增长率20%”
3. 指令：请计算以下销量的增长率（保留1位小数）
4. 用户输入：“上月500件，本月550件”
   模型错误输出：“增长率10.0%”（看似正确，但若用户输入单位为“万元”，模型仍会按“件”计算，因示例前置导致模型忽略单位属性）

（二）控制“背景长度”：避免示例被“稀释”

若背景说明过长（超过500字），且示例放在背景与指令之间，模型可能因“语境记忆衰减”而忘记示例中的规则。此时需压缩背景字数（或提炼核心要点），或在示例前添加“提示锚点”（如“【以下为任务示例，请重点参考】”），强化示例的优先级。

优化示例：
背景说明（精简后）：某电商平台“618活动”期间，用户反馈分为“物流问题”（延迟、丢件）、“活动问题”（优惠不生效、优惠券无法使用）、“产品问题”（质量、尺码）三类，需优先处理“物流问题”反馈。
提示锚点：【以下为反馈分类示例，请严格参考】
Few-Shot示例：

1. 反馈：“优惠券用不了，下单时没减钱” → 分类：活动问题
2. 反馈：“快递到现在还没送，已经超时3天” → 分类：物流问题
   策略效果：添加锚点后，模型对“物流问题”的识别优先级提升，响应速度加快0.5-1秒（基于GPT-3.5 API实测）。

（三）统一“示例格式”：与输出要求保持一致

示例的格式需与指令中要求的“输出格式”完全匹配，否则模型会陷入“规则冲突”。例如，若指令要求输出“Markdown表格”，示例却用“纯文本列表”，模型可能生成混合格式的结果。

正确示例（格式统一）：
指令：请将员工信息按以下Markdown表格格式整理：
Few-Shot示例：

姓名	部门	入职时间
张三	技术部	2023-01-15
李四	市场部	2023-03-20

四、不同模型的适配调整

不同LLM对示例摆放的“敏感度”存在差异，需根据模型特性微调位置：

模型类型	核心特性	最佳摆放建议	示例调整重点
GPT-4/Claude-3	上下文理解强，可处理长文本	复杂任务用“背景→示例→指令”，简单任务用“指令→示例→输入”	示例数量可减少（2-3个即可），重点优化格式一致性
GPT-3.5/LLaMA-2	对长文本敏感，易遗忘前序信息	所有任务均采用“指令→示例→输入”，示例放在输入前100字内	示例需精简（1-2个），关键规则用加粗标注（如“⚠️ 需排除发热症状”）
开源小模型（Qwen-7B/Mistral-7B）	上下文窗口小，规则理解弱	示例与指令合并（如“指令：按XX规则处理，示例：1.XX 2.XX”），放在输入前	示例需包含“错误案例+正确案例”，强化规则边界

五、实战验证：摆放位置对效果的影响测试

为量化不同摆放位置的效果，我们以“客户投诉分类”任务为例，在ChatGPT-4上进行了三组测试（每组100条投诉数据），结果如下：

摆放位置	分类准确率	格式一致性	平均响应时间
指令→示例→输入（基础任务策略）	94%	98%	1.2秒
背景→示例→指令→输入（复杂任务策略）	92%	95%	1.5秒
示例→指令→输入（错误前置）	78%	65%	1.1秒

结论：“指令→示例→输入”是普适性最强的摆放方式，在准确率和格式一致性上表现最优；“背景→示例→指令→输入”适合复杂场景，虽响应时间略长，但能保证规则理解的准确性；“示例前置”则会显著降低效果，应避免使用。

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