嘿，各位“Prompt 工程学院”的同学们，金大哥又和大家见面了！咱们前面几节课，一起修炼了AI沟通的“内功心法”：知道了怎么给AI“定人设”（角色扮演），也学会了引导AI“打草稿”（思维链CoT）。是不是感觉手里的AI越来越听话，也越来越“聪明”了？
但有时候，你可能会遇到新的挑战：想让AI帮你处理一个它之前没怎么接触过的新任务，或者希望它输出的内容严格符合某种特定的格式、风格，甚至是你自己独创的“暗号”。这时候，光靠清晰描述任务，或者让它“一步步思考”，可能还不够。AI可能会“一脸懵逼”，或者给出的结果还是“差那么点意思”。
怎么办？难道每次遇到新花样，都得指望AI模型开发者更新迭代？那黄花菜都凉了！别急，今天金大哥要传授给大家的，就是能让AI“举一反三”、“快速开窍”的两招绝技——零样本 (Zero-shot) Prompting 和 少样本 (Few-shot) Prompting！学会了这两招，你就相当于掌握了“短期速成班”的教学方法，能用最简单直接的方式，“教会”AI各种新技能，让它乖乖地按照你的“套路”出牌！
什么是“零样本 (Zero-shot)”Prompting？——考验AI的“基本功”与“悟性”
“零样本”，顾名思义，就是不给AI任何具体的解题范例或模仿对象，直接向它下达指令，看它能不能凭着自己“博览群书”学来的“基本功”和“悟性”，直接理解并完成任务。
- 它凭什么能行？ 因为像GPT系列、Claude系列、通义千问这些强大的预训练大语言模型，在训练过程中已经“见过”海量的数据和各种各样的任务模式。所以，对于一些相对简单、或者与它们训练数据中常见模式类似的新任务，它们确实有能力“触类旁通”、“无师自通”。
- 什么时候用它最爽？
- 简单任务： 比如情感分类（“这句话是褒义还是贬义？”）、文本摘要（“总结一下这段话的核心观点”）、简单翻译（“把‘你好’翻译成英文”）。
- 开放式创作： 比如“写一首关于春天的诗”、“构思一个科幻故事的开头”。AI可以自由发挥它的“想象力”。
- 快速测试AI能力： 想快速了解一个新模型对某种任务的基础理解程度，零样本Prompt是个好办法。
- “金大哥”实战案例 (零样本)：
- Prompt:
请判断以下评论的情感色彩（正面/负面/中性）： “这款AI工具真是太好用了，界面简洁，功能强大，解决了我一直以来的痛点！” - AI可能的回答:
正面 - Prompt:
请将以下文本翻译成英文：“人工智能正在改变世界。” - AI可能的回答:
Artificial intelligence is changing the world.
- Prompt:
- 优点： 简单、直接、高效，不需要你额外准备学习资料。
- 缺点： 对AI的“悟性”要求高。遇到稍微复杂、需要特定格式、或者AI没怎么“见过”的任务，它就容易“跑偏”或者“自由发挥”过头，结果不尽如人意。
什么是“少样本 (Few-shot)”Prompting？——给AI几个“梯子”，它就能爬得更高！
当零样本Prompt搞不定，AI对你的新任务还是一脸茫然的时候，就该“少样本”Prompting出马了！它的核心思想是：“与其费劲解释，不如直接做给它看！”
你需要在你的Prompt中，除了清晰的任务指令外，额外提供一个或几个（通常1-5个就够了）完整的“输入-输出”示例。AI会像一个聪明的学生一样，通过观察这些示例，迅速“领悟”到你想要的模式、格式、风格或逻辑。
- 它为什么这么管用？
- 模仿学习： 示例就像你给AI提供的“样板”或“模板”，AI会努力模仿示例的模式来处理你的新输入。
- 明确意图： 通过具体的例子，你能更精确地传达那些只用文字难以描述清楚的细微要求（比如特定的语气、冷僻的格式、独特的分类标准等）。
- 激活相关知识： 示例可以帮助AI更快地激活其知识库中与当前任务最相关的部分。
- “金大哥”实战案例 (少样本)：
- 案例1：特定格式的文本提取
- Prompt: `从以下会议记录中提取参会人、会议主题和待办事项。格式如下： 记录1：“参会人：张三、李四。主题：讨论Q2季度营销计划。待办：李四负责整理竞品分析报告。” 输出1： 参会人：张三, 李四 会议主题：Q2季度营销计划 待办事项：李四负责整理竞品分析报告 记录2：“下周一的周会，王五、赵六参加，主要是同步一下AI工具调研的进展，确保周五前赵六能提交初步的工具清单。” 输出2：？`
- AI可能的回答:
参会人：王五, 赵六 会议主题：AI工具调研进展同步 待办事项：赵六周五前提交初步工具清单
- 案例2：特定风格的写作
- Prompt:
请模仿以下“金大哥”风格的幽默点评，为新的AI工具“创意火花器”写一段推荐语，突出其能快速生成多种创意点子。 风格示例1：“嘿，还在为想不出好点子而薅头发吗？试试‘灵感打印机’，一键下去，好点子比你对象变脸还快！” 风格示例2：“自从用了‘思路导航仪’，我妈再也不用担心我的PPT没亮点了，腰不酸了，腿不疼了，一口气能想五个创意！” 你的推荐语（关于“创意火花器”）：？ - AI可能的回答:
脑子卡壳比网速还慢？“创意火花器”来拯救你！输入一个关键词，它喷出的创意点子比过年放的呲花还多，保证让你灵感“噌噌”往外冒！
- Prompt:
- 案例1：特定格式的文本提取
- 优点： 对于需要特定格式、风格、或者模型不太熟悉的新任务，效果显著优于零样本，往往能让AI的输出质量“脱胎换骨”。
- 缺点： 需要你花心思去设计和挑选高质量的示例。示例的质量直接决定了AI“学”得好不好。
零样本 vs 少样本：我该在什么时候用哪个？
这没有绝对的答案，但“金大哥”给你个经验之谈：
- 先试试零样本： 对于新任务，不妨先用最简洁的零样本Prompt试试水。如果AI能直接搞定，那皆大欢喜，省时省力。
- 零样本不行再上少样本： 如果零样本效果不佳，或者你需要非常精确的输出格式/风格，那就果断切换到少样本Prompt。
- 少样本示例的数量： 通常1到3个高质量的示例就能起到很好的引导作用。示例太多，不仅会增加你Prompt的长度（可能超出模型上下文限制），有时反而会引入噪音，干扰AI的判断。记住，贵精不贵多！
打造高质量“少样本”示例的“三字经”
想让少样本Prompt发挥最大威力，你给AI的“榜样”可不能马虎。记住这“三字经”：
- “准”： 示例要与你最终想让AI完成的任务高度相关、类型一致。别拿苹果当例子去教AI识别香蕉。
- “清”： 示例的输入和输出格式要清晰、规范、前后一致。别让AI在你的示例里就看迷糊了。
- “优”： 示例的内容质量本身要高。如果你给的示例就是错的或者低质量的，那AI“有样学样”，只会输出更差的结果。
结论：用“示例”说话，AI也能“心领神会”！
零样本和少样本Prompting，可以说是我们与AI高效协作的两个强大“杠杆”。零样本考验AI的“天赋”，少样本则通过我们的“悉心教导”（提供好例子），让AI快速掌握新技能，做到“举一反三”。
很多时候，当你感觉AI“不给力”时，别急着放弃，试试给它一两个精心准备的“少样本”示例，你可能会惊讶地发现，它瞬间就能“开窍”，给出让你拍案叫绝的结果！这就像教学生，光讲理论有时效果有限，做个示范，学生往往就豁然开朗了。
所以，大胆地去尝试用“示例”和AI对话吧！你会发现，即使是复杂的任务，只要你引导得当，AI也能“心领神会”，成为你手中越来越得力的智能助手！
常见问题解答 (FAQs)
- 问：什么是“零样本(Zero-shot)”和“少样本(Few-shot)”Prompting的核心区别？ 答： 核心区别在于是否在Prompt中提供具体的“任务完成示例”。零样本不提供任何示例，直接让AI根据指令和已有知识尝试完成任务；少样本则在指令之外，提供了1到几个完整的“输入-输出”配对示例，引导AI学习该任务的模式。
- 问：我应该提供多少个“少样本”示例才最合适？ 答： 通常1到3个高质量的示例就能取得不错的效果，有时甚至1个就够了。并非越多越好，过多的示例可能会超出模型的上下文长度限制，或者引入不必要的干扰。关键在于示例的质量和代表性。
- 问：如果我提供的“少样本”示例本身有错误，AI会怎么样？ 答： AI很可能会“忠实地”学习你示例中的错误！这就是为什么强调少样本示例质量至关重要的原因。如果你给AI一个错误的“榜样”，它很可能会生成类似的错误结果。
- 问：所有的大语言模型都支持零样本和少样本Prompting吗？ 答： 是的，这两种能力是现代大语言模型（如GPT系列、Claude系列、Llama系列、通义千问系列等）的核心特性之一，也是它们“智能”的重要体现。只是不同模型、不同参数大小的模型，在这两种能力上的表现强度可能会有所差异。
- 问：除了文本任务，零样本和少样本Prompting也适用于AI绘画或AI视频生成吗？ 答： 概念上是相通的，但具体应用形式不同。例如，在AI绘画中，你可以不给参考图直接用文字描述（类似零样本），也可以提供一张风格参考图或姿势参考图（类似少样本中的“示例”概念，虽然不完全是输入输出对）。核心都是通过提供不同程度的引导信息来影响AI的输出。