在生产环境中部署大型语言模型（LLM）进行分类任务时，输出的一致性至关重要。LLM 的生成过程本质上是概率性的，尤其在温度参数大于零时，会引入随机性，导致相同输入下多次推理结果不一致。这不仅会影响分类准确率，还可能引发下游系统的错误决策。本文聚焦于通过提示工程实现确定性输出，具体探讨结构化思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示、少样本示例（Few-Shot Learning）和零温度采样的结合应用，帮助工程师构建稳定的推理管道。
首先，理解问题根源。LLM 如 GPT 系列或 Llama 模型在分类任务中，常用于情感分析、意图识别或内容审核等场景。默认采样策略（如 top-p 或 nucleus sampling）旨在生成多样化输出，但对于需要确定性结果的分类，这会造成方差。例如，在处理用户查询分类时，一次可能输出“正面”，另一次可能输出“中性”，即使输入相同。这种不一致性在高吞吐生产系统中会放大风险，导致模型置信度波动和业务指标不稳。
观点一：结构化 CoT 提示是提升一致性的核心。通过引导模型逐步推理，而不是直接要求输出分类标签，我们可以强制 LLM 遵循逻辑路径，从而减少随机跳跃。传统提示如“分类这个句子：积极还是消极？”容易受模型内部噪声影响，而结构化 CoT 则扩展为：“步骤1：提取句子关键元素。步骤2：分析情感倾向。步骤3：基于以上，给出分类标签（仅输出：积极/消极/中性）。”这种分步指令模拟人类思考过程，证据显示在基准测试中，能将分类一致性从 70% 提升至 90% 以上。实际落地时，提示模板应固定化，使用 Jinja 或类似工具动态注入输入，确保每轮推理路径相同。
证据支持：多项研究表明，CoT 提示在分类任务中显著降低方差。例如，在 GLUE 基准上的实验显示，添加 CoT 后，模型在多次运行下的标签一致率提高 15-20%。此外，结合 JSON 结构输出进一步强化确定性，如要求模型返回 {"reasoning": "步骤描述", "label": "分类结果"}，这不仅便于解析，还能监控推理质量。如果推理步骤偏离预期，可触发警报。
接下来，引入少样本示例强化模式学习。Few-Shot 提示通过提供 3-5 个多样化示例，帮助 LLM 捕捉分类模式，而非依赖零样本泛化。在一致性工程中，选择示例至关重要：确保覆盖边缘案例，如模糊情感或多义词。提示结构为：示例1：输入... → 推理步骤 → 标签；示例2：...；现在分类：输入...。参数建议：示例数量控制在 3-5，避免提示过长影响 token 限制（通常 <2048 tokens）。测试显示，这种方法在零样本基础上，将输出方差从 25% 降至 5% 以内，尤其适用于领域特定分类如医疗文本或法律文档。
零温度采样是硬件层面的确定性保障。温度参数控制生成随机性，设置为 0 时，模型采用贪婪解码（greedy decoding），始终选择概率最高的 token，从而保证相同输入下输出固定。生产参数：temperature=0, top_p=1（禁用 nucleus），max_tokens=适中（如 100-200，避免过长生成）。然而，纯零温度可能陷入局部最优，证据来自 OpenAI 文档：对于分类，结合 CoT 可缓解此限。实施时，在 API 调用中显式设置，如 OpenAI 的 ChatCompletion API：{"temperature": 0}。监控点：日志记录每次调用的 seed（若支持），并在 A/B 测试中比较零温 vs. 低温和（0.1）的准确率与一致性。
可落地参数与清单：
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提示设计参数：
- CoT 步骤数：3-5 步，覆盖提取、分析、决策。
- 示例多样性：至少 2 正例、2 负例、1 边缘例。
- 输出格式：严格 JSON 或单标签，避免自由文本。
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采样配置：
- temperature: 0
- top_k: 无（或 1，等效贪婪）
- 重复惩罚：1.0（默认，避免循环）
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工程清单：
- 验证集测试：运行 100+ 输入，计算一致率（>95% 阈值）。
- 回滚策略：若不一致，fallback 到规则-based 分类。
- 监控：Prometheus 指标跟踪方差（std dev of labels over runs）。
- 规模化：使用 LangChain 或 Haystack 框架封装提示链，支持批量推理。
风险与限界：尽管这些技术有效，但 LLM 版本升级可能改变行为，需要定期重训提示。计算成本：零温加速推理，但 CoT 增加 token 使用（+20-50%）。在多模型集成中，统一提示风格以跨模型一致。
通过以上实践，工程师可将 LLM 分类从“艺术”转为“工程”，实现生产级确定性。未来，可探索自适应提示或 ensemble 方法进一步优化。
（字数约 950）