少样本提示是一种向大语言模型（LLM）提供少量示例来引导其生成特定输出的技术。它通过展示1-5个任务示例，帮助模型理解任务要求和期望格式，无需大量标注数据。与零样本提示（无示例）相比，它能显著提升模型在复杂任务上的准确性，尤其适用于模型未专门训练过的场景。
在实际应用中，客服机器人可通过少样本提示快速适配新业务场景，例如提供3个退款流程示例，模型就能按统一格式回复用户咨询。内容创作领域，作者给出2个产品描述范例，模型即可模仿风格生成同类文案，常见于电商商品介绍或广告文案生成工具。
其优势在于降低标注成本，加速模型在特定任务上的部署。但示例质量直接影响效果，低质量示例可能导致错误输出。未来随着模型能力提升，少样本提示可能与多模态输入结合，进一步拓展在图像描述、代码生成等领域的应用，推动AI工具更灵活地服务不同行业需求。
常用的大模型评测指标是衡量大语言模型（LLM）性能的量化标准，用于评估模型在语言理解、生成、推理等任务上的表现。主要分为通用能力指标（如困惑度PPL）、任务专用指标（如分类准确率、BLEU值）和安全性指标（如有害信息生成率）。与传统NLP指标相比，大模型指标更注重综合能力和真实场景适配性，而非单一任务优化。 例如，在文本生成任务中，常用BLEU（机器翻译）和ROUGE（文本摘要）评估生成内容与参
灵活可扩展的技术架构指能随业务需求、用户规模或数据量增长而高效调整的系统设计。其核心是模块化、松耦合和标准化接口，通过分层设计（如前端、后端、数据层分离）和服务解耦（如微服务架构）实现。与传统单体架构相比，它允许独立扩展组件而非整体升级，避免资源浪费和系统瓶颈。 例如，电商平台采用微服务架构拆分订单、支付、库存模块，促销活动时仅需扩容订单服务；云计算平台通过容器化技术（如Docker）和编排工具
GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景的优化方法，通过提升内容的语义清晰度、结构化数据质量和问答适配性，帮助AI模型准确理解、检索并呈现品牌信息。与传统SEO侧重搜索引擎排名不同，GEO更注重内容与AI交互逻辑的匹配，确保品牌信息在LLM生成回答时被优先引用或清晰呈现。 以电商品牌为例，采用GEO优化的产品页面会用自然语言详细说明功能、使用场景及用户痛点，而非仅堆