您可以在提示中加入範例，向模型說明適當的回覆方式。模型會嘗試從範例中找出模式和關係，並在生成回覆時套用這些模式和關係。含有範例的提示稱為少樣本提示，不含範例的提示則稱為零樣本提示。少樣本提示通常用於控管模型回覆的格式、措辭、範圍或一般模式。請使用具體且多樣的範例，協助模型縮小焦點，生成更準確的結果。
在提示中加入少量樣本，有助於提高提示的可靠性和效力。 不過，您應一併提供明確的指令。如果沒有明確的指令，模型可能會從樣本中找出非預期的模式或關係， 導致結果不佳。
這項策略的重點如下：
- 在提示中加入提示和回應範例，有助於模型學習如何回應。
- 使用類似 XML 的標記標記範例。
- 實驗要納入的提示數量。視模型而定，範例太少無法有效改變模型行為，範例太多則可能導致模型過度配適。
- 在所有範例中使用一致的格式
零樣本提示與少量樣本提示
以下零樣本提示會要求模型從文字中擷取技術規格，並以 JSON 格式輸出：
Extract the technical specifications from the text below in JSON format. Google Pixel 7, 5G network, 8GB RAM, Tensor G2 processor, 128GB of storage, Lemongrass
{
"Network": "5G",
"RAM": "8GB",
"Processor": "Tensor G2",
"Storage": "128GB",
"Color": "Lemongrass"
}
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假設您的用途需要特定格式，例如使用小寫鍵名。您可以在提示中加入範例，向模型說明如何設定 JSON 格式。下列少樣本提示示範輸出格式，其中 JSON 鍵為小寫：
Extract the technical specifications from the text below in a JSON format.
<EXAMPLE>
INPUT: Google Nest Wifi, network speed up to 1200Mpbs, 2.4GHz and 5GHz frequencies, WP3 protocol
OUTPUT:
{
"product":"Google Nest Wifi",
"speed":"1200Mpbs",
"frequencies": ["2.4GHz", "5GHz"],
"protocol":"WP3"
}
</EXAMPLE>
Google Pixel 7, 5G network, 8GB RAM, Tensor G2 processor, 128GB of storage, Lemongrass
{
"product": "Google Pixel 7",
"network": "5G",
"ram": "8GB",
"processor": "Tensor G2",
"storage": "128GB",
"color": "Lemongrass"
}
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請注意，範例使用類似 XML 的格式，分隔提示的各個元件。如要進一步瞭解如何使用類似 XML 的格式，以最佳方式設定少樣本提示格式，請參閱「結構化提示」。
找出最佳範例數量
您可以嘗試在提示中提供不同數量的範例，找出最符合需求的結果。Gemini 等模型通常可以從幾個範例中找出模式，但您可能需要實驗，找出能產生理想結果的範例數量。但如果提供太多範例，模型可能會開始過度配適範例的回覆。
後續步驟
- 如要查看更多提示範例，請前往提示庫。