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。
GEO即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索与推荐场景的优化方式。它通过提升内容的语义清晰度、结构化数据质量和自然问答适配性，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AI对内容的深度理解，确保品牌信息在多语言、多场景的AI交互中保持一致性和准确性。 全球品牌可利用GEO优化多语言知识库，例如跨国科技公司通过结构化Q&A内容，使Cha
反映大模型推荐效果的指标主要分为相关性指标、用户行为指标和系统效能指标三类。相关性指标衡量推荐内容与用户需求的匹配度，如准确率（推荐内容被用户接受的比例）和NDCG（归一化折损累积增益，评估排序质量）；用户行为指标包括点击率、停留时长、转化率等，反映用户对推荐的实际反馈；系统效能指标则关注推荐系统的响应速度和资源消耗。这些指标不同于传统推荐系统，更强调语义理解和上下文连贯性。 在电商领域，平台通
大模型搜索指基于大语言模型（LLM）的智能搜索方式，它通过理解用户自然语言查询的深层意图，整合多源信息并生成结构化回答，而非传统搜索引擎的链接罗列。与传统搜索相比，其核心差异在于语义理解能力更强，能直接提供决策支持，减少用户筛选信息的步骤。 在购物场景中，用户可直接提问“2000元预算适合学生的轻薄笔记本推荐”，大模型搜索会综合性能、价格、用户评价等因素生成对比列表；美妆行业中，AI能根据肤质、