少样本示例生成技能Skill few-shot-example-gen

该技能专注于为大语言模型(LLM)生成和优化少样本示例,旨在通过提供高质量、多样化的示例来提升模型的提示遵循能力、意图识别准确性和任务执行效果。核心功能包括示例生成、智能选择策略、排序优化和格式设计,是提示工程和AI应用开发的关键工具。 关键词:少样本学习,示例生成,提示工程,大语言模型优化,AI性能提升,意图分类,语义相似性,示例选择策略

大模型微调 1 次安装 23 次浏览 更新于 2/23/2026

名称:少样本示例生成 描述:用于提升大语言模型性能的少样本示例生成与优化 允许使用的工具:

  • 读取
  • 写入
  • 编辑
  • Bash
  • Glob
  • Grep

少样本示例生成技能

能力

  • 生成多样化的少样本示例
  • 实施示例选择策略
  • 为性能优化示例排序
  • 创建动态示例检索
  • 为特定任务设计示例格式
  • 实施示例质量验证

目标流程

  • 提示工程工作流
  • 意图分类系统

实施细节

示例选择策略

  1. 语义相似性:选择相似的示例
  2. MMR选择:多样化的示例选择
  3. N-Gram重叠:词汇相似性
  4. 随机抽样:基线选择
  5. 基于长度:控制示例大小

配置选项

  • 示例数量
  • 选择算法
  • 示例格式(输入/输出结构)
  • 最大令牌限制
  • 示例存储后端

最佳实践

  • 在示例中覆盖边缘情况
  • 平衡示例多样性
  • 优化示例排序
  • 使用不同输入进行测试
  • 监控令牌使用情况

依赖项

  • langchain
  • sentence-transformers(用于语义选择)