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。
- 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 selected2. 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。
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：
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_predictions2. 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：
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：
- RAG增强技术 - 结合外部知识库提升分类效果系统整合优化 - 构建完整的生产级分类系统模型微调技术 - 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。
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。
