有没有可能不微调也能让大模型准确完成指定任务？（少样本学习）

nine是个工程师，作为雨林一人公司的发起人，我在开发AI产品的过程中深刻体会到：掌握了提示工程基础后，如何进一步提升大模型分类的准确性？Few Shots学习技术是关键。

在我开发的图片AI修图工具、日记拾光、小说创作MCP工具等产品中，都遇到了分类准确性的挑战。通过精心设计的示例，可以让大模型在极少量数据下达到接近专业分类器的效果，这对于我们这种资源有限的一人公司来说，简直是救命稻草。

对于我这种正在从0到1构建AI产品的一人公司来说，Few Shots学习的最大价值在于：用最少的资源获得最大的效果。我不需要大量的标注数据，不需要复杂的模型训练，只需要精心设计几个示例，就能让大模型快速理解我的业务场景。

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• 如何让大模型秒懂你的意图？提示工程三大绝招揭秘（已发布，可查看历史文章）
• 有没有可能不微调也能让大模型准确完成指定任务？（少样本学习）（本文）
• 如何用RAG增强的动态能力与大模型结合打造企业级分类器？（即将发布，可订阅持续关注）

什么是Few Shots学习？

Few Shots学习是指通过提供少量（通常1-10个）高质量示例，让大模型快速适应特定任务的学习方法。

核心优势：

• 数据需求极少（1-10个示例）
• 快速适应新领域
• 成本低、部署快
• 效果显著提升

Few Shots学习三大核心策略

1. 示例选择策略

选择合适的示例是Few Shots学习成功的关键：

多样性原则

确保示例覆盖主要类别和边界情况：

# 好的示例选择
few_shot_examples = [
    # 账单查询类
    {"input": "我的账单金额有误", "label": "账单查询"},
    {"input": "为什么这个月保费涨了？", "label": "账单查询"},
    
    # 政策咨询类  
    {"input": "我想更改我的保险受益人", "label": "政策咨询"},
    {"input": "我的保险是否涵盖海外医疗？", "label": "政策咨询"},
    
    # 理赔申请类
    {"input": "我的车辆在事故中受损，如何申请理赔？", "label": "理赔申请"},
    {"input": "理赔需要提供哪些材料？", "label": "理赔申请"},
    
    # 边界情况
    {"input": "你们公司的地址在哪里？", "label": "其他"},
    {"input": "今天天气怎么样？", "label": "其他"}
]

代表性原则

选择最能代表类别特征的典型示例：

# 选择最具代表性的示例
def select_representative_examples(categories, examples_per_category=2):
    selected = []
    for category in categories:
        # 选择最典型的示例
        category_examples = get_category_examples(category)
        # 按典型性排序，选择前N个
        typical_examples = sorted(category_examples, 
                                key=lambda x: calculate_typicality(x, category))[:examples_per_category]
        selected.extend(typical_examples)
    return selected

2. 示例排序优化

示例的顺序会影响模型的学习效果：

相关性排序

按与输入文本的相关性排序示例：

def rank_examples_by_relevance(query, examples):
    """按与查询的相关性排序示例"""
    def calculate_similarity(example, query):
        # 使用简单的文本相似度计算
        return len(set(example['input'].split()) & set(query.split()))
    
    return sorted(examples, 
                 key=lambda x: calculate_similarity(x, query), 
                 reverse=True)

# 使用示例
query = "我的保险费为什么比上个月高了？"
ranked_examples = rank_examples_by_relevance(query, few_shot_examples)

难度递增排序

从简单到复杂排列示例：

def sort_by_difficulty(examples):
    """按难度排序示例"""
    def calculate_difficulty(example):
        # 基于文本长度和复杂度计算难度
        text = example['input']
        return len(text) + text.count('？') * 2 + text.count('！')
    
    return sorted(examples, key=calculate_difficulty)

3. 动态示例选择

根据输入内容动态选择最相关的示例：

class DynamicFewShotClassifier:
    def __init__(self, llm_client, all_examples, categories):
        self.llm_client = llm_client
        self.all_examples = all_examples
        self.categories = categories
    
    def select_dynamic_examples(self, query, max_examples=5):
        """动态选择最相关的示例"""
        # 计算每个示例与查询的相似度
        similarities = []
        for example in self.all_examples:
            similarity = self.calculate_similarity(example['input'], query)
            similarities.append((similarity, example))
        
        # 选择最相关的示例
        similarities.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)
        selected = [ex[1] for ex in similarities[:max_examples]]
        
        # 确保每个类别至少有一个示例（如果可能）
        return self.ensure_category_coverage(selected, query)
    
    def calculate_similarity(self, text1, text2):
        """计算文本相似度"""
        words1 = set(text1.lower().split())
        words2 = set(text2.lower().split())
        intersection = words1.intersection(words2)
        union = words1.union(words2)
        return len(intersection) / len(union) if union else 0

实战案例：智能客服分类系统

在我的雨林公司产品开发中，我构建了一个完整的Few Shots分类系统。让我分享一下具体的实现过程：

背景说明： 作为一人公司，我需要快速验证产品想法，但传统的机器学习方法需要大量数据和训练时间。Few Shots学习让我能够在极短时间内构建出可用的分类系统。

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系统架构

class FewShotClassifier:
    def __init__(self, llm_client, categories):
        self.llm_client = llm_client
        self.categories = categories
        self.example_database = self._build_example_database()
    
    def _build_example_database(self):
        """构建示例数据库"""
        return {
            "账单查询": [
                "我的账单金额有误",
                "为什么这个月保费涨了？",
                "如何查看我的缴费记录？"
            ],
            "政策咨询": [
                "我想更改我的保险受益人",
                "我的保险是否涵盖海外医疗？",
                "保险条款中的除外责任有哪些？"
            ],
            "理赔申请": [
                "我的车辆在事故中受损，如何申请理赔？",
                "理赔需要提供哪些材料？",
                "我的理赔申请进度如何查询？"
            ],
            "投诉建议": [
                "你们的客服态度太差了！",
                "建议增加在线理赔功能",
                "投诉处理流程太复杂"
            ],
            "其他": [
                "你们公司的地址在哪里？",
                "今天天气怎么样？",
                "帮我查一下股票行情"
            ]
        }
    
    def select_few_shot_examples(self, query, examples_per_category=1):
        """选择Few Shots示例"""
        selected_examples = []
        
        # 为每个类别选择最相关的示例
        for category, examples in self.example_database.items():
            if category == "其他":
                continue  # 其他类别不提供示例
            
            # 计算相关性并选择最佳示例
            best_example = self._find_best_example(query, examples)
            if best_example:
                selected_examples.append({
                    "input": best_example,
                    "label": category
                })
        
        # 按相关性排序
        return self._rank_examples(query, selected_examples)
    
    def _find_best_example(self, query, examples):
        """找到最相关的示例"""
        if not examples:
            return None
        
        best_example = examples[0]
        best_similarity = 0
        
        for example in examples:
            similarity = self.calculate_similarity(query, example)
            if similarity > best_similarity:
                best_similarity = similarity
                best_example = example
        
        return best_example
    
    def _rank_examples(self, query, examples):
        """按相关性排序示例"""
        def similarity_score(example):
            return self.calculate_similarity(query, example['input'])
        
        return sorted(examples, key=similarity_score, reverse=True)
    
    def build_prompt(self, query, examples):
        """构建包含Few Shots的提示"""
        examples_text = ""
        for i, example in enumerate(examples, 1):
            examples_text += f"示例{i}:\n"
            examples_text += f"输入: \"{example['input']}\"\n"
            examples_text += f"分类: {example['label']}\n\n"
        
        prompt = f"""
任务：将客户问题分类到以下类别之一：{list(self.categories.keys())}

{examples_text}

请根据以上示例，对以下客户问题进行分类：
- 分析问题的核心内容
- 参考示例的分类逻辑
- 只返回类别标签，不添加解释

客户问题："{query}"
分类结果：
"""
        return prompt
    
    def classify(self, query):
        """执行分类"""
        # 1. 选择Few Shots示例
        examples = self.select_few_shot_examples(query)
        
        # 2. 构建提示
        prompt = self.build_prompt(query, examples)
        
        # 3. 调用LLM
        response = self.llm_client.generate(
            prompt=prompt,
            max_tokens=50,
            temperature=0.0
        )
        
        # 4. 返回结果
        result = response.strip()
        return result if result in self.categories else "其他"

性能测试

# 测试用例
test_cases = [
    "我的保险费为什么比上个月高了？",
    "我想了解我的保险是否涵盖意外医疗费用？", 
    "我的汽车保险理赔需要提供哪些材料？",
    "你们的客服态度太差了！",
    "今天天气怎么样？",
    "如何修改我的保单受益人？",
    "理赔申请被拒绝了，怎么办？"
]

# 创建分类器
classifier = FewShotClassifier(llm_client, categories)

# 执行分类
for query in test_cases:
    result = classifier.classify(query)
    print(f"问题: {query}")
    print(f"分类: {result}\n")

高级优化技巧

在实际产品开发中，我发现了一些高级优化技巧，这些技巧帮助我在资源有限的情况下最大化Few Shots学习的效果：

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1. 示例质量评估

def evaluate_example_quality(example, category, test_cases):
    """评估示例质量"""
    correct_predictions = 0
    total_predictions = len(test_cases)
    
    for test_case in test_cases:
        # 使用单个示例进行分类
        prediction = classify_with_single_example(test_case, example, category)
        if prediction == category:
            correct_predictions += 1
    
    return correct_predictions / total_predictions

2. 示例动态更新

def update_examples_dynamically(self, new_correct_examples):
    """动态更新示例库"""
    for example in new_correct_examples:
        category = example['label']
        if category in self.example_database:
            self.example_database[category].append(example['input'])
    
    # 保持示例库大小
    self._trim_example_database()

3. 多轮Few Shots

def multi_round_few_shot(self, query, rounds=3):
    """多轮Few Shots学习"""
    current_examples = []
    
    for round_num in range(rounds):
        # 选择当前轮次的示例
        round_examples = self.select_examples_for_round(query, current_examples, round_num)
        current_examples.extend(round_examples)
        
        # 执行分类
        prediction = self.classify_with_examples(query, current_examples)
        
        # 如果置信度高，直接返回
        if self.calculate_confidence(query, current_examples) > 0.8:
            return prediction
    
    return prediction

常见问题与解决方案

在开发过程中，我遇到了几个典型问题，这里分享我的解决方案：

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问题1：示例选择不当

现象： 选择的示例与查询不相关，影响分类效果

我的解决方案：

• 使用语义相似度计算
• 建立示例质量评估机制
• 定期更新示例库

实战经验： 在开发日记拾光时，我发现示例选择对分类效果影响巨大。通过建立示例质量评估机制，我的分类准确率从60%提升到了85%。

问题2：示例数量过多

现象： 提示词过长，影响模型性能

我的解决方案：

• 限制示例数量（建议3-5个）
• 使用动态选择策略
• 压缩示例内容

实战经验： 在小说创作MCP工具中，我最初使用了10个示例，结果发现模型响应变慢。通过优化到5个精选示例，不仅提升了性能，分类效果反而更好。

问题3：类别不平衡

现象： 某些类别示例过少，分类效果差

我的解决方案：

• 确保每个类别至少有一个示例
• 使用数据增强技术
• 调整示例选择策略

实战经验： 在图片AI修图工具中，某些修图类型的示例很少，我通过人工生成一些边界案例，显著提升了分类效果。

性能基准测试

def benchmark_few_shot_performance():
    """Few Shots性能基准测试"""
    test_data = load_test_dataset()
    
    # 不同示例数量的测试
    for num_examples in [1, 3, 5, 10]:
        accuracy = test_with_examples(test_data, num_examples)
        print(f"示例数量: {num_examples}, 准确率: {accuracy:.2%}")
    
    # 不同示例选择策略的测试
    strategies = ['random', 'similarity', 'diversity']
    for strategy in strategies:
        accuracy = test_with_strategy(test_data, strategy)
        print(f"选择策略: {strategy}, 准确率: {accuracy:.2%}")

下一步学习路径

掌握了Few Shots学习技术后，你可以继续学习：

1. RAG增强技术 - 结合外部知识库提升分类效果
2. 系统整合优化 - 构建完整的生产级分类系统
3. 模型微调技术 - 针对特定领域进行深度优化

我的思考与总结

作为雨林一人公司的发起人，Few Shots学习技术让我在资源有限的情况下，快速构建出了可用的AI产品。通过精心设计的示例选择和管理策略，可以在极少量数据下达到优秀的分类效果。

关键收获：

• 技术不是最重要的，如何用最少资源获得最大效果才是关键
• 示例质量比数量更重要，精心设计的5个示例胜过随意的10个
• 持续优化是必须的，要根据实际使用情况不断调整

对一人公司的建议： 如果你也在从0到1构建AI产品，Few Shots学习技术绝对值得深入学习。它不仅能帮你快速验证产品想法，还能在资源有限的情况下获得不错的效果。

在实际应用中，要根据业务场景持续优化示例质量和选择策略。记住，技术服务于业务，而不是相反。

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技术总结

Few Shots学习是大模型分类任务的核心技术，通过精心设计的示例选择和管理策略，可以在极少量数据下达到优秀的分类效果。在实际应用中，要根据业务场景持续优化示例质量和选择策略。

nine｜践行一人公司

正在记录从 0 到 1 的踩坑与突破，交付想法到产品的全过程。