在大语言模型（LLM）应用开发的进程中，构建安全、高效的智能系统是当前的核心技术命题。本文作为大模型开发系列实战的首篇，重点梳理环境配置、模型调用及提示工程（Prompt Engineering）的底层逻辑，并深入解析 Zero-shot 与 Few-shot 学习范式在实际工程中的落地路径。

截图与知识点来自课程：黑马程序员大模型RAG与Agent智能体项目实战教程，基于主流的LangChain技术从大模型提示词到实战项目_哔哩哔哩_bilibili

目录

一、 基础设施构建：云端调用与本地部署

1. 云端调用

2. Ollama本地部署

二、 模型交互中枢：参数解析与角色定义

三、 提示工程进阶：从零样本到少样本的知识迁移

1. 零样本学习 Zero-shot learning

2. 少样本学习 Few-shot learning

四、 代码落地：上下文组装与格式化输出策略

1. 结构化组装

2. JSON数据格式

3. 核心代码

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一、 基础设施构建：云端调用与本地部署

1. 云端调用

在原型验证初期，可依托云端平台（如阿里云百炼）丰富的模型生态与测试额度，有效降低算力与试错成本：

在云端调用的工程实践中，凭证安全须置于首位。若将 API Key 以明文形式硬编码于业务代码中，将面临极大的泄露风险。规避该隐患的标准规范是，在操作系统层面配置如 OPENAI_API_KEY 的环境变量，使业务程序在运行时自动从系统环境变量中读取api-key，防止以明文形式出现在代码中：

此举不仅保障了核心凭证的安全，亦提升了代码在多环境间的迁移效率。

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2. Ollama本地部署

针对无网环境或高数据隐私要求的业务场景，本地化部署是关键的技术补充。借助 Ollama 等开源框架，开发者可在本地硬件算力支撑下，便捷地管理与运行各类大型语言模型。

受限于常规设备的显存容量，本地运行多采用经过压缩优化的“蒸馏模型”。模型标识中的“B”（如 8B 或 30B）代表 Billion（十亿），直观反映了该模型的参数量级。

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二、 模型交互中枢：参数解析与角色定义

环境初始化完成后，即进入大模型交互核心流。在标准 API 接口中，model（指定模型版本）与 messages（承载上下文信息）是最核心的调用参数。

构建 messages 数据结构时，需精准运用三类核心角色（Role）。

1. System（系统角色）负责在对话初始设定全局背景、助手人设及行为边界；【身份设定，背景阐述】
2. User（用户角色）承载具体的业务指令、查询问题或原始数据；【用户提问】
3. Assistant（助手角色）则存储大模型基于前序上下文生成的阶段性回复。【AI回复】

通过这三类角色的结构化交织，程序能够在代码层面精准复刻复杂的自然人机多轮对话场景。

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三、 提示工程进阶：从零样本到少样本的知识迁移

提示工程的核心机制，是在不更新模型底层权重的前提下，通过优化自然语言交互模式，精准引导模型输出预期结果。

在这一技术领域，传统机器学习的样本训练思想被赋予了全新的语义级应用。

1. 零样本学习 Zero-shot learning

当向模型输入其在预训练阶段未曾明确处理过的新任务时，模型能够依托底层的prompt语义理解、逻辑推理及预训练知识的泛化迁移，对新的类别进行识别，并直接生成结果。此过程即零样本学习（Zero-shot learning），充分展现了大模型卓越的泛化推理能力。

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2. 少样本学习 Few-shot learning

在面对格式规范严格或垂直领域知识密集的复杂任务时，零样本学习的输出稳定性往往欠佳。此时，引入少样本学习（Few-shot learning）范式尤为关键。

通过在提示词中嵌入少量标准问答示例，模型能够迅速提取并对齐新类别的特征模式。若仅提供单个精准示例，则特化为单样本学习（One-shot learning）。

本质而言，提示词优化可以视为LLM领域中用自然语言训练模型的方法，所以Zero-shot 或者 Few-shot 都可以从模型训练领域迁移至提示词工程（PE）领域。

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四、 代码落地：上下文组装与格式化输出策略

1. 结构化组装

在工程代码中实现 Few-shot 学习，实质上是结构化组装历史对话记录的过程。

开发者需严格按照 System、User、Assistant 的角色次序，将预设的优质示例拼装为完整的上下文列表。当模型摄入这段富含规则示例的 messages 时，即可自动对齐后续输出的逻辑路径与文本格式。

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2. JSON数据格式

针对结构化信息抽取场景，JSON 是主流的数据交换格式。为确保模型生成的 JSON 数据具备良好的跨语言兼容性，必须在提示词中严格约束模型仅使用双引号包裹键值对。

在 Python 开发生态中，通常借助内置库完成数据转换：调用 json.dumps() 方法将内存数据结构序列化为 JSON 字符串，并利用 json.loads() 将模型返回的标准化 JSON 文本反序列化为可编程的数据字典或列表。

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3. 核心代码

构建一条工业级的交互消息需遵循标准范式：

首先确立清晰的系统角色定义；其次运用特定符号（如方括号、反引号等）进行文本物理分割，确保指令边界的精准识别；最后嵌入高质量的 Few-shot 示例。践行该套方法论，可最大限度地激发大模型的业务处理潜能。

随着业务复杂度的提升，管理长文本交互、接入外部私域知识库并赋予模型长期记忆，对纯底层的 API 调用提出了巨大挑战。在后续的内容中，我们将基于当前提示工程的理论基础，深入剖析 LangChain 框架的组件生态及其在 RAG（检索增强生成）架构中的工程实现。