Prompt写了不少但效果不稳，是Few-shot太少还是模型问题？

漏字段大概率不是few-shot的锅，试试把输出格式改成强约束的JSON schema，稳定性会好很多。

温度调低点试试，0.2以下语气和字段都能稳不少，few-shot够用就行。

试试把few-shot数量提到5-6个，覆盖边界情况，漏字段多半是示例没给够约束。

同款问题遇到过，gpt-4o对格式的遵循其实没想象中那么稳，尤其输出一长就飘。你试试把few-shot从2个加到5个，并且每个例子里都把“必填字段”单独高亮标注一遍，比单纯加提示词管用。另外建议把温度调低到0.2以下，语气漂移会改善很多，但代价是回答会变干，得自己权衡下。

如果还不行，可能真不是你的问题，是模型在长上下文里注意力衰减了，可以试试把系统提示词拆成两段，关键约束放最后，效果比堆在前面好。

漏字段大概率是输出格式约束不够硬，试试JSON schema强制结构，比few-shot稳很多。

我之前也遇到语气飘的问题，后来把系统提示词里加了个“保持专业中性”的负面清单，效果立竿见影。

你这情况我太熟了，之前做客服问答也遇到过，后来发现不完全是few-shot的问题。建议把输出格式改成JSON schema，再配合retry逻辑，关键字段缺失就自动重试一次，比单纯加例子管用。另外温度调低到0.2左右，语气会稳很多，漏字段的概率也小些。还有个小技巧，把容易跑偏的变体问题单独拉出来做对抗测试，看是prompt哪块触发的。

漏字段多半是输出格式没锁死，试试把few-shot换成带缺失标记的反例，模型会更敏感。

试试把few-shot换成动态检索的最近似案例，效果比固定例子稳不少，字段丢失大概率是格式约束不够硬。

温度调低到0.1，再把输出结构用JSON Schema锁死，跑偏和漏字段基本能压住。

说实话这个现象我太熟了，之前跑一个客户工单分类的POC，也是GPT-4o，提示词里角色、JSON schema、few-shot全给齐了，结果同一批测试集每次跑出来的字段完整性都不一样，后来我干脆把temperature调到0.2，情况才稳定一些。我觉得你遇到的这个漏字段问题，可能真不全是模型抽风，有时候是few-shot的例子跟实际query的分布没对齐，比如你给的例子太干净了，但真实输入里带了口语化表述或者多余信息，模型就容易在格式和语义之间摇摆。另一个思路是，别把宝全压在提示词上，像这种关键字段强校验的场景，可以在输出后加一层规则清洗或者二次调用模型做结构化补全，成本高一点但效果扎实。至于语气跑偏，这个挺玄学的，我怀疑跟系统提示词的措辞强度有关，你试试把“你必须”改成“你应当”，再把负面约束换成正面引导，比如“始终以专业且简洁的方式回答”，有时候反而比列一堆禁止项管用。最后想问下你few-shot里的例子是人工精心挑的，还是从历史数据里随机抽的？我总觉得这种地方对稳定性影响比想象中大。

我自己也遇到过类似的情况，尤其GPT-4o在长上下文里对格式的保持能力会波动，不一定是你prompt写得不够好。你给的few-shot例子如果是偏“理想输出”的类型，模型容易把它们当成风格参考而不是硬性约束，所以偶尔会自由发挥。建议试试把关键字段的校验逻辑写进prompt里，比如明确说“如果缺少某个字段就输出固定占位符”，这样比单纯加例子更稳。另外，温度参数也可以调低一点，0.2以下对格式稳定性帮助挺明显的，但语气可能会稍微机械些，得看你更在乎哪头。还有个思路是后处理兜底，用代码强制解析输出并补全缺失字段，别全指望模型一次生成完美。说到底，这类问题多半是模型概率采样带来的固有随机性，跟“模型不行”关系不大，更像是在工程上怎么设计容错机制。你现在的系统提示词大概多长？如果超过两千字，可能反而分散了模型对核心任务的注意力。