Few-shot prompting

Incluir de uno a cinco ejemplos resueltos en el prompt para que el modelo copie su formato, tono y nivel de detalle.

Última actualización: · Versión en markdown

Cómo aplicarlo en prompts

Usá este concepto para reducir ambigüedad y mejorar consistencia. Si tu output necesita formato estricto, combiná esto con una guía de JSON y un template por modelo.

Qué significa
Ejemplo copy-paste
Convertí cada entrada a JSON con las claves name (string) y age (number).

Ejemplo 1
Entrada: "Nombre: Ana, Edad: 31"
Salida: {"name":"Ana","age":31}

Ejemplo 2
Entrada: "Luis, 27 años"
Salida: {"name":"Luis","age":27}

Ahora hacé esta.
Entrada:
"""[pegá]"""
Devolvé SOLO el JSON.
Se abre en el analizador con el prompt precargado.
Abrir en Promptea
Preguntas frecuentes
¿Cuántos ejemplos conviene usar?
Empezá con uno o dos. Sumá más solo si sigue inconsistente, y que los nuevos cubran un caso distinto, no una repetición del primero.
¿En qué se diferencia few-shot de zero-shot?
Zero-shot da solo la instrucción; few-shot suma ejemplos resueltos. Usá zero-shot en tareas simples y bien definidas, y few-shot cuando importan el formato o los casos límite.