在大型语言模型（LLMs）的应用中，如何有效地引导模型生成高质量、符合特定语境的输出，是一个核心挑战。传统的小样本学习（Few-shot Learning）通过在提示词（Prompt）中提供少量示例来指导模型，但这通常是静态的、预设的。然而，在实际动态变化的业务场景中，静态示例往往无法满足复杂多变的需求。 这就是“Few-shot Dynamic Injection”应运而生的地方。其核心思想是：根据当前的输入或系统状态，从一个预先构建的向量化示例库中动态地检索出最相关的示例，并将其注入到发送给大语言模型的提示词中，从而实现更精准、更具上下文意识的小样本学习。 本文将深入探讨这一技术，从其理论基础、架构设计到具体实现，并分享高级考量与最佳实践。 一、 引言：动态语境中的小样本学习 A. 什么是大语言模型的小样本学习？ 大语言模型以其强大的泛化能力和“涌现”特性震撼了人工智能领域。它们在海量数据上进行预训练，学习了丰富的语言模式和世界知识。然而，当我们需要模型执行特定任务或遵循特定风格时，仅仅提供一个指令往往是不够的。 小样本学习（Few-shot Learning）正是解决这一问题的有 …
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