Η μάθηση με λίγα παραδείγματα (few-shot learning) είναι μία από τις πιο ισχυρές τεχνικές prompting. Παρέχοντας παραδείγματα του τι θέλετε, μπορείτε να διδάξετε στο μοντέλο πολύπλοκες εργασίες χωρίς καμία λεπτομερή ρύθμιση.

<Callout type="info" title="Μάθε με το Παράδειγμα">
Ακριβώς όπως οι άνθρωποι μαθαίνουν βλέποντας παραδείγματα, τα μοντέλα AI μπορούν να μάθουν μοτίβα από τα παραδείγματα που παρέχετε στο prompt σας.
</Callout>

## Τι είναι η Μάθηση με Λίγα Παραδείγματα;

Η μάθηση με λίγα παραδείγματα δείχνει στο μοντέλο παραδείγματα ζευγών εισόδου-εξόδου πριν του ζητήσει να εκτελέσει την ίδια εργασία. Το μοντέλο μαθαίνει το μοτίβο από τα παραδείγματά σας και το εφαρμόζει σε νέες εισόδους.

<Compare 
  before={{ 
    label: "Zero-Shot (Χωρίς Παραδείγματα)", 
    content: `Ταξινόμησε αυτή την κριτική ως θετική ή αρνητική:

"Η μπαταρία κρατάει αιώνια αλλά η οθόνη είναι πολύ σκοτεινή."

→ Το μοντέλο μπορεί να είναι ασυνεπές με ακραίες περιπτώσεις` 
  }}
  after={{ 
    label: "Few-Shot (Με Παραδείγματα)", 
    content: `"Το αγαπώ!" → Θετική
"Τρομερή ποιότητα" → Αρνητική  
"Καλό αλλά ακριβό" → Μικτή

Τώρα ταξινόμησε:
"Η μπαταρία κρατάει αιώνια αλλά η οθόνη είναι πολύ σκοτεινή."

→ Το μοντέλο μαθαίνει τις ακριβείς κατηγορίες σου` 
  }}
/>

<div className="my-4 grid grid-cols-2 md:grid-cols-4 gap-2">
  <div className="p-3 bg-muted/50 rounded-lg text-center">
    <div className="text-2xl font-bold">0</div>
    <div className="text-xs text-muted-foreground">Zero-shot</div>
  </div>
  <div className="p-3 bg-muted/50 rounded-lg text-center">
    <div className="text-2xl font-bold">1</div>
    <div className="text-xs text-muted-foreground">One-shot</div>
  </div>
  <div className="p-3 bg-primary/10 rounded-lg text-center border-2 border-primary">
    <div className="text-2xl font-bold">2-5</div>
    <div className="text-xs text-muted-foreground">Few-shot</div>
  </div>
  <div className="p-3 bg-muted/50 rounded-lg text-center">
    <div className="text-2xl font-bold">5+</div>
    <div className="text-xs text-muted-foreground">Many-shot</div>
  </div>
</div>

## Γιατί Λειτουργούν τα Παραδείγματα

<FewShotDemo />

Τα παραδείγματα επικοινωνούν:
- **Μορφή**: Πώς πρέπει να δομηθεί η έξοδος
- **Στυλ**: Τόνος, μήκος, λεξιλόγιο
- **Λογική**: Το μοτίβο συλλογισμού που πρέπει να ακολουθηθεί
- **Ακραίες περιπτώσεις**: Πώς να χειριστείς ειδικές καταστάσεις

## Βασικό Μοτίβο Few-Shot

Η θεμελιώδης δομή του few-shot prompting ακολουθεί ένα απλό μοτίβο: δείξε παραδείγματα, μετά ζήτα τη νέα εργασία. Η συνέπεια στη μορφοποίηση μεταξύ παραδειγμάτων είναι κρίσιμη. Το μοντέλο μαθαίνει από το μοτίβο που καθιερώνεις.

```
[Παράδειγμα 1]
Είσοδος: [είσοδος 1]
Έξοδος: [έξοδος 1]

[Παράδειγμα 2]
Είσοδος: [είσοδος 2]
Έξοδος: [έξοδος 2]

[Παράδειγμα 3]
Είσοδος: [είσοδος 3]
Έξοδος: [έξοδος 3]

Τώρα κάνε αυτό:
Είσοδος: [νέα είσοδος]
Έξοδος:
```

## Few-Shot για Ταξινόμηση

Η ταξινόμηση είναι μία από τις ισχυρότερες περιπτώσεις χρήσης για μάθηση με λίγα παραδείγματα. Δείχνοντας παραδείγματα κάθε κατηγορίας, ορίζεις τα όρια μεταξύ κλάσεων πιο ακριβώς από ό,τι θα μπορούσαν οι οδηγίες μόνες τους.

### Ανάλυση Συναισθήματος

<Callout type="info" title="Τι είναι η Ανάλυση Συναισθήματος;">
Η ανάλυση συναισθήματος ταξινομεί κείμενο βάσει συναισθηματικού τόνου: θετικό, αρνητικό, ουδέτερο, ή μικτό. Χρησιμοποιείται ευρέως για ανατροφοδότηση πελατών, παρακολούθηση μέσων κοινωνικής δικτύωσης, και παρακολούθηση αντίληψης μάρκας.
</Callout>

Η ταξινόμηση συναισθήματος ωφελείται από την επίδειξη παραδειγμάτων κάθε τύπου συναισθήματος, ειδικά ακραίες περιπτώσεις όπως "μικτό" συναίσθημα που μπορεί να είναι διφορούμενο.

<TryIt compact prompt={`Ταξινόμησε το συναίσθημα αυτών των κριτικών πελατών.

Κριτική: "Αυτό το προϊόν ξεπέρασε όλες τις προσδοκίες μου! Θα αγοράσω ξανά."
Συναίσθημα: Θετικό

Κριτική: "Έφτασε σπασμένο και η εξυπηρέτηση πελατών ήταν αδιάφορη."
Συναίσθημα: Αρνητικό

Κριτική: "Λειτουργεί μια χαρά, τίποτα ιδιαίτερο αλλά κάνει τη δουλειά."
Συναίσθημα: Ουδέτερο

Κριτική: "Η ποιότητα είναι καταπληκτική αλλά η αποστολή πήρε αιώνες."
Συναίσθημα: Μικτό

Τώρα ταξινόμησε:
Κριτική: "Αγαπώ τον σχεδιασμό αλλά η διάρκεια μπαταρίας είναι απογοητευτική."
Συναίσθημα:`} />

### Ταξινόμηση Θεμάτων

Για κατηγοριοποίηση πολλαπλών κλάσεων, συμπεριλάβετε τουλάχιστον ένα παράδειγμα ανά κατηγορία. Αυτό βοηθά το μοντέλο να κατανοήσει τη συγκεκριμένη ταξονομία σας, που μπορεί να διαφέρει από την προεπιλεγμένη κατανόησή του.

<TryIt compact prompt={`Κατηγοριοποίησε αυτά τα αιτήματα υποστήριξης.

Αίτημα: "Δεν μπορώ να συνδεθώ στον λογαριασμό μου, η επαναφορά κωδικού δεν λειτουργεί"
Κατηγορία: Αυθεντικοποίηση

Αίτημα: "Πώς αναβαθμίζω στο premium πλάνο;"
Κατηγορία: Χρεώσεις

Αίτημα: "Η εφαρμογή κρασάρει όταν προσπαθώ να εξαγάγω δεδομένα"
Κατηγορία: Αναφορά Bug

Αίτημα: "Μπορείτε να προσθέσετε σκοτεινή λειτουργία στην εφαρμογή κινητού;"
Κατηγορία: Αίτημα Χαρακτηριστικού

Τώρα κατηγοριοποίησε:
Αίτημα: "Η πληρωμή μου απορρίφθηκε αλλά βλέπω τη χρέωση στην κάρτα μου"
Κατηγορία:`} />

## Few-Shot για Μετασχηματισμό

Οι εργασίες μετασχηματισμού μετατρέπουν είσοδο από μία μορφή σε άλλη διατηρώντας το νόημα. Τα παραδείγματα είναι απαραίτητα εδώ επειδή ορίζουν ακριβώς τι σημαίνει "μετασχηματισμός" για την περίπτωση χρήσης σας.

### Αναδιατύπωση Κειμένου

Ο μετασχηματισμός στυλ απαιτεί παραδείγματα που δείχνουν την ακριβή αλλαγή τόνου που θέλετε. Αφηρημένες οδηγίες όπως "κάντο επαγγελματικό" ερμηνεύονται διαφορετικά. Τα παραδείγματα το κάνουν συγκεκριμένο.

<TryIt compact prompt={`Ξαναγράψε αυτές τις προτάσεις σε επαγγελματικό τόνο.

Ανεπίσημο: "Γεια, ήθελα απλά να τσεκάρω αν πήρες το email μου;"
Επαγγελματικό: "Ήθελα να επικοινωνήσω σχετικά με το προηγούμενο email μου."

Ανεπίσημο: "Αυτό είναι πολύ σημαντικό και πρέπει να γίνει ΑΜΕΣΑ!"
Επαγγελματικό: "Αυτό το θέμα απαιτεί επείγουσα προσοχή και άμεση δράση."

Ανεπίσημο: "Συγγνώμη για την αργοπορημένη απάντηση, ήμουν πνιγμένος!"
Επαγγελματικό: "Ζητώ συγγνώμη για την καθυστερημένη απάντηση. Είχα ένα ιδιαίτερα απαιτητικό πρόγραμμα."

Τώρα ξαναγράψε:
Ανεπίσημο: "Δεν μπορώ να έρθω στη συνάντηση, προέκυψε κάτι."
Επαγγελματικό:`} />

### Μετατροπή Μορφής

Οι εργασίες μετατροπής μορφής ωφελούνται από παραδείγματα που δείχνουν ακραίες περιπτώσεις και διφορούμενες εισόδους. Το μοντέλο μαθαίνει τις συγκεκριμένες συμβάσεις σας για χειρισμό δύσκολων περιπτώσεων.

<TryIt compact prompt={`Μετάτρεψε αυτές τις ημερομηνίες φυσικής γλώσσας σε μορφή ISO.

Είσοδος: "την επόμενη Τρίτη"
Έξοδος: 2024-01-16 (υποθέτοντας ότι σήμερα είναι 2024-01-11, Πέμπτη)

Είσοδος: "μεθαύριο"
Έξοδος: 2024-01-13

Είσοδος: "την τελευταία μέρα αυτού του μήνα"
Έξοδος: 2024-01-31

Είσοδος: "σε δύο εβδομάδες"
Έξοδος: 2024-01-25

Τώρα μετάτρεψε:
Είσοδος: "τη πρώτη Δευτέρα του επόμενου μήνα"
Έξοδος:`} />

## Few-Shot για Παραγωγή

Οι εργασίες παραγωγής δημιουργούν νέο περιεχόμενο ακολουθώντας ένα μαθημένο μοτίβο. Τα παραδείγματα καθιερώνουν μήκος, δομή, τόνο, και ποιες λεπτομέρειες να τονιστούν. Αυτά είναι δύσκολο να καθοριστούν μόνο με οδηγίες.

### Περιγραφές Προϊόντων

Το marketing copy ωφελείται τεράστια από παραδείγματα επειδή αποτυπώνουν τη φωνή της μάρκας, την έμφαση χαρακτηριστικών, και πειστικές τεχνικές που είναι δύσκολο να περιγραφούν αφηρημένα.

<TryIt compact prompt={`Γράψε περιγραφές προϊόντων σε αυτό το στυλ:

Προϊόν: Ασύρματα Ακουστικά Bluetooth
Περιγραφή: Βυθιστείτε σε κρυστάλλινο ήχο με τα ελαφριά ασύρματα ακουστικά μας. Διαθέτουν 40 ώρες διάρκεια μπαταρίας, ενεργή ακύρωση θορύβου, και πλούσια memory foam μαξιλαράκια αυτιών για ολοήμερη άνεση.

Προϊόν: Παγούρι Ανοξείδωτου Χάλυβα
Περιγραφή: Μείνετε ενυδατωμένοι με στυλ με το διπλού τοιχώματος μονωμένο παγούρι μας. Διατηρεί τα ροφήματα κρύα για 24 ώρες ή ζεστά για 12. Διαθέτει στεγανό καπάκι και χωράει σε standard θήκες ποτηριών.

Προϊόν: Εργονομική Καρέκλα Γραφείου
Περιγραφή: Μεταμορφώστε τον χώρο εργασίας σας με την ρυθμιζόμενη εργονομική καρέκλα μας. Αναπνεύσιμη πλάτη mesh, υποστήριξη μέσης, και περιστροφή 360° συνδυάζονται για να σας κρατήσουν άνετους κατά τη διάρκεια μεγάλων συνεδριών εργασίας.

Τώρα γράψε:
Προϊόν: Φορητός Φορτιστής Τηλεφώνου
Περιγραφή:`} />

### Τεκμηρίωση Κώδικα

<Callout type="info" title="Γιατί να Τεκμηριώσεις Κώδικα;">
Η καλή τεκμηρίωση εξηγεί τι κάνει ο κώδικας, τις παραμέτρους του, τις τιμές επιστροφής, και παραδείγματα χρήσης. Τα συνεπή docstrings επιτρέπουν αυτόματα παραγόμενα API docs και βοηθούν τα IDEs να παρέχουν καλύτερη αυτόματη συμπλήρωση κώδικα.
</Callout>

Το στυλ τεκμηρίωσης ποικίλλει ευρέως μεταξύ projects. Τα παραδείγματα διδάσκουν τη συγκεκριμένη μορφή σας, τι να συμπεριλάβετε (args, returns, examples), και το επίπεδο λεπτομέρειας που αναμένεται.

<TryIt compact prompt={`Γράψε σχόλια τεκμηρίωσης για αυτές τις συναρτήσεις:

Συνάρτηση:
def calculate_bmi(weight_kg, height_m):
    return weight_kg / (height_m ** 2)

Τεκμηρίωση:
"""
Υπολογίζει τον Δείκτη Μάζας Σώματος (BMI) από βάρος και ύψος.

Args:
    weight_kg (float): Βάρος σε κιλά
    height_m (float): Ύψος σε μέτρα

Returns:
    float: Τιμή BMI (βάρος/ύψος²)

Example:
    >>> calculate_bmi(70, 1.75)
    22.86
"""

Τώρα τεκμηρίωσε:
Συνάρτηση:
def is_palindrome(text):
    cleaned = ''.join(c.lower() for c in text if c.isalnum())
    return cleaned == cleaned[::-1]

Τεκμηρίωση:`} />

## Few-Shot για Εξαγωγή

Οι εργασίες εξαγωγής αντλούν δομημένη πληροφορία από μη δομημένο κείμενο. Τα παραδείγματα ορίζουν ποιες οντότητες έχουν σημασία, πώς να μορφοποιηθεί η έξοδος, και πώς να χειριστούν περιπτώσεις όπου η πληροφορία λείπει ή είναι διφορούμενη.

### Εξαγωγή Οντοτήτων

<Callout type="info" title="Τι είναι η Αναγνώριση Ονομασμένων Οντοτήτων;">
Η Αναγνώριση Ονομασμένων Οντοτήτων (NER) αναγνωρίζει και ταξινομεί ονομασμένες οντότητες σε κείμενο σε κατηγορίες όπως πρόσωπα, οργανισμούς, τοποθεσίες, ημερομηνίες, και προϊόντα. Είναι θεμελιώδης για ανάκτηση πληροφοριών και γράφους γνώσης.
</Callout>

Η NER ωφελείται από παραδείγματα που δείχνουν τους συγκεκριμένους τύπους οντοτήτων σας και πώς να χειριστείτε οντότητες που θα μπορούσαν να ταιριάζουν σε πολλαπλές κατηγορίες.

<TryIt compact prompt={`Εξαγάγε ονομασμένες οντότητες από αυτές τις προτάσεις.

Κείμενο: "Ο CEO της Apple Tim Cook ανακοίνωσε το iPhone 15 στο Cupertino."
Οντότητες:
- ΕΤΑΙΡΕΙΑ: Apple
- ΠΡΟΣΩΠΟ: Tim Cook
- ΠΡΟΪΟΝ: iPhone 15
- ΤΟΠΟΘΕΣΙΑ: Cupertino

Κείμενο: "Η Ευρωπαϊκή Ένωση επέβαλε πρόστιμο 4,34 δισεκατομμυρίων ευρώ στην Google το 2018."
Οντότητες:
- ΟΡΓΑΝΙΣΜΟΣ: Ευρωπαϊκή Ένωση
- ΕΤΑΙΡΕΙΑ: Google
- ΧΡΗΜΑΤΑ: €4,34 δισ.
- ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ: 2018

Τώρα εξαγάγε από:
Κείμενο: "Η SpaceX του Elon Musk εκτόξευσε 23 δορυφόρους Starlink από το Cape Canaveral στις 3 Δεκεμβρίου."
Οντότητες:`} />

### Εξαγωγή Δομημένων Δεδομένων

Η εξαγωγή δομημένων δεδομένων από φυσική γλώσσα απαιτεί παραδείγματα που δείχνουν πώς να χειριστείτε ελλείποντα πεδία, υπονοούμενη πληροφορία, και ποικίλες μορφές εισόδου.

<TryIt compact prompt={`Εξαγάγε λεπτομέρειες συνάντησης σε δομημένη μορφή.

Email: "Ας συναντηθούμε αύριο στις 3μμ στην Αίθουσα Συνεδριάσεων Β για να συζητήσουμε τον προϋπολογισμό Q4. Παρακαλώ φέρε τον φορητό σου."

Συνάντηση:
- Ημερομηνία: [ημερομηνία αύριο]
- Ώρα: 3:00 ΜΜ
- Τοποθεσία: Αίθουσα Συνεδριάσεων Β
- Θέμα: Συζήτηση προϋπολογισμού Q4
- Απαιτήσεις: Φέρε φορητό

Email: "Η συγχρονισμός ομάδας μεταφέρθηκε στην Παρασκευή στις 10πμ, θα χρησιμοποιήσουμε Zoom αντί. Σύνδεσμος στην πρόσκληση ημερολογίου. Μέγιστο 30 λεπτά."

Συνάντηση:
- Ημερομηνία: Παρασκευή
- Ώρα: 10:00 ΠΜ
- Τοποθεσία: Zoom (εικονική)
- Θέμα: Συγχρονισμός ομάδας
- Διάρκεια: 30 λεπτά

Τώρα εξαγάγε από:
Email: "Μπορούμε να κάνουμε μια γρήγορη κλήση Δευτέρα πρωί γύρω στις 9:30 για να δούμε την παρουσίαση πελάτη; Θα στείλω σύνδεσμο Teams."

Συνάντηση:`} />

## Προχωρημένες Τεχνικές Few-Shot

Πέρα από το βασικό few-shot, αρκετές τεχνικές μπορούν να βελτιώσουν τα αποτελέσματα για πολύπλοκες εργασίες.

### Ποικίλα Παραδείγματα

Η ποικιλία στα παραδείγματα είναι πιο πολύτιμη από την ποσότητα. Καλύψτε διαφορετικά σενάρια, ακραίες περιπτώσεις, και πιθανές ασάφειες αντί να δείχνετε παρόμοια παραδείγματα επανειλημμένα.

<TryIt compact prompt={`Απάντησε σε παράπονα πελατών.

Παράδειγμα 1 (Πρόβλημα Προϊόντος):
Πελάτης: "Η παραγγελία μου έφτασε κατεστραμμένη."
Απάντηση: "Ζητώ ειλικρινά συγγνώμη για την κατεστραμμένη παράδοση. Θα στείλω αμέσως αντικατάσταση χωρίς χρέωση. Δεν χρειάζεται να επιστρέψετε το κατεστραμμένο προϊόν. Μπορώ να επιβεβαιώσω τη διεύθυνση αποστολής σας;"

Παράδειγμα 2 (Πρόβλημα Εξυπηρέτησης):
Πελάτης: "Περιμένω στο τηλέφωνο 2 ώρες!"
Απάντηση: "Λυπάμαι πολύ για τον μεγάλο χρόνο αναμονής. Αυτό είναι απαράδεκτο. Είμαι εδώ τώρα και θα διασφαλίσω προσωπικά ότι το ζήτημά σας θα επιλυθεί. Πώς μπορώ να σας βοηθήσω σήμερα;"

Παράδειγμα 3 (Πρόβλημα Χρέωσης):
Πελάτης: "Με χρεώσατε δύο φορές για την ίδια παραγγελία!"
Απάντηση: "Ζητώ συγγνώμη για αυτό το σφάλμα χρέωσης. Έχω επαληθεύσει τη διπλή χρέωση και ξεκίνησα επιστροφή XX,XX€ στην αρχική μέθοδο πληρωμής σας. Θα πρέπει να τη δείτε εντός 3-5 εργάσιμων ημερών."

Τώρα απάντησε:
Πελάτης: "Το προϊόν δεν ταιριάζει με αυτό που φαινόταν στην ιστοσελίδα."
Απάντηση:`} />

### Αρνητικά Παραδείγματα

<Callout type="tip" title="Αντιπαραβολική Μάθηση">
Η επίδειξη "καλών" έναντι "κακών" παραδειγμάτων ονομάζεται αντιπαραβολική μάθηση. Βοηθά το μοντέλο να κατανοήσει όχι μόνο τι θέλετε, αλλά και τι να αποφύγει. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για κρίσεις στυλ και ποιότητας.
</Callout>

Μερικές φορές η επίδειξη του τι *να μην κάνεις* είναι εξίσου πολύτιμη με τα σωστά παραδείγματα. Τα αρνητικά παραδείγματα βοηθούν το μοντέλο να κατανοήσει όρια και να αποφύγει κοινά λάθη.

<TryIt compact prompt={`Γράψε συνοπτικά θέματα email.

Καλό: "Αναφορά Q3 Έτοιμη για Αναθεώρηση"
Κακό: "Γεια, τέλειωσα εκείνη την αναφορά που λέγαμε"

Καλό: "Απαιτείται Ενέργεια: Έγκριση Άδειας μέχρι Παρασκευή"
Κακό: "Χρειάζομαι να κάνεις κάτι για μένα παρακαλώ διάβασε αυτό"

Καλό: "Συνάντηση Αναπρογραμματισμένη: Project Sync → Πέμπτη 2μμ"
Κακό: "Αλλαγή σχεδίων!!!!!"

Τώρα γράψε θέμα για:
Email σχετικά με: Ζήτηση ανατροφοδότησης για draft πρότασης
Θέμα:`} />

### Παραδείγματα Ακραίων Περιπτώσεων

Οι ακραίες περιπτώσεις συχνά καθορίζουν αν μια λύση λειτουργεί στην παραγωγή. Η συμπερίληψη ασυνήθιστων εισόδων στα παραδείγματά σας αποτρέπει το μοντέλο από το να αποτύχει σε δεδομένα πραγματικού κόσμου που δεν ταιριάζουν στην "ευτυχή διαδρομή".

<TryIt compact prompt={`Ανάλυσε ονόματα σε δομημένη μορφή.

Είσοδος: "Γιάννης Παπαδόπουλος"
Έξοδος: {"first": "Γιάννης", "last": "Παπαδόπουλος", "middle": null, "suffix": null}

Είσοδος: "Μαρία Ελένη Παπαδοπούλου-Γεωργίου"
Έξοδος: {"first": "Μαρία", "middle": "Ελένη", "last": "Παπαδοπούλου-Γεωργίου", "suffix": null}

Είσοδος: "Δρ. Κωνσταντίνος Δημήτριος Αλεξόπουλος"
Έξοδος: {"prefix": "Δρ.", "first": "Κωνσταντίνος", "middle": "Δημήτριος", "last": "Αλεξόπουλος", "suffix": null}

Είσοδος: "Madonna"
Έξοδος: {"first": "Madonna", "last": null, "middle": null, "suffix": null, "mononym": true}

Τώρα ανάλυσε:
Είσοδος: "Sir Patrick Stewart III"
Έξοδος:`} />

## Πόσα Παραδείγματα;

<div className="my-4 grid gap-2">
  <div className="flex gap-3 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-40">Απλή ταξινόμηση</span>
    <span className="text-primary font-mono">2-3</span>
    <span className="text-muted-foreground">Ελάχιστο ένα ανά κατηγορία</span>
  </div>
  <div className="flex gap-3 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-40">Πολύπλοκη μορφοποίηση</span>
    <span className="text-primary font-mono">3-5</span>
    <span className="text-muted-foreground">Δείξε παραλλαγές</span>
  </div>
  <div className="flex gap-3 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-40">Λεπτό στυλ</span>
    <span className="text-primary font-mono">4-6</span>
    <span className="text-muted-foreground">Κάλυψε πλήρες εύρος</span>
  </div>
  <div className="flex gap-3 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-40">Ακραίες περιπτώσεις</span>
    <span className="text-primary font-mono">1-2</span>
    <span className="text-muted-foreground">Μαζί με κανονικά παραδείγματα</span>
  </div>
</div>

## Η Ποιότητα Παραδειγμάτων Έχει Σημασία

<Compare 
  before={{ 
    label: "Κακά Παραδείγματα", 
    content: `"Ωραίο προϊόν" → Καλό
"Ωραία εξυπηρέτηση" → Καλό
"Ωραία τιμή" → Καλό

✗ Όλα πολύ παρόμοια
✗ Η ίδια λέξη επαναλαμβάνεται
✗ Χωρίς ακραίες περιπτώσεις` 
  }}
  after={{ 
    label: "Καλά Παραδείγματα", 
    content: `"Ξεπέρασε τις προσδοκίες!" → Θετικό
"Σπασμένο στην άφιξη" → Αρνητικό
"Λειτουργεί μια χαρά, τίποτα ιδιαίτερο" → Ουδέτερο
"Εξαιρετική ποιότητα αλλά υπερτιμημένο" → Μικτό

✓ Ποικίλα σενάρια
✓ Σαφή όρια
✓ Καλύπτει ακραίες περιπτώσεις` 
  }}
/>

## Συνδυασμός Few-Shot με Άλλες Τεχνικές

Η μάθηση με λίγα παραδείγματα συνδυάζεται ισχυρά με άλλες τεχνικές prompting. Τα παραδείγματα παρέχουν το "τι" ενώ άλλες τεχνικές μπορούν να προσθέσουν πλαίσιο, συλλογισμό, ή δομή.

### Few-Shot + Ρόλος

Η προσθήκη ρόλου δίνει στο μοντέλο πλαίσιο για το *γιατί* κάνει την εργασία, που μπορεί να βελτιώσει ποιότητα και συνέπεια.

```
Είσαι αναθεωρητής νομικών συμβολαίων.

[παραδείγματα ανάλυσης ρητρών συμβολαίου]

Τώρα ανάλυσε: [νέα ρήτρα]
```

### Few-Shot + CoT

Ο συνδυασμός few-shot με Chain of Thought δείχνει όχι μόνο *ποια* απάντηση να δώσεις, αλλά *πώς* να συλλογιστείς για να φτάσεις σε αυτή την απάντηση. Αυτό είναι ισχυρό για εργασίες που απαιτούν κρίση.

```
Ταξινόμησε και εξήγησε τον συλλογισμό.

Κριτική: "Εξαιρετικά χαρακτηριστικά αλλά υπερτιμημένο"
Σκέψη: Η κριτική αναφέρει θετικές πτυχές ("εξαιρετικά χαρακτηριστικά") 
αλλά επίσης ένα σημαντικό αρνητικό ("υπερτιμημένο"). Το αρνητικό φαίνεται 
να υπερτερεί του θετικού βάσει του συνδέσμου "αλλά".
Ταξινόμηση: Μικτή-Αρνητική

[περισσότερα παραδείγματα με συλλογισμό]

Τώρα ταξινόμησε με συλλογισμό:
Κριτική: "Ακριβώς αυτό που χρειαζόμουν, έφτασε πιο γρήγορα απ' ότι περίμενα"
```

## Σύνοψη

<Callout type="tip" title="Βασικά Συμπεράσματα">
Η μάθηση με λίγα παραδείγματα διδάσκει μέσω επίδειξης και είναι συχνά πιο αποτελεσματική από τις οδηγίες μόνες τους. Χρησιμοποιήστε 2-5 ποικίλα, σωστά παραδείγματα και συνδυάστε με άλλες τεχνικές για τα καλύτερα αποτελέσματα.
</Callout>

<Quiz 
  question="Πόσα παραδείγματα πρέπει τυπικά να παρέχεις στη μάθηση με λίγα παραδείγματα;"
  options={[
    "Όσα περισσότερα γίνεται (10+)",
    "Μόνο 1 παράδειγμα είναι πάντα αρκετό",
    "2-5 ποικίλα, σωστά παραδείγματα",
    "Τα παραδείγματα δεν είναι απαραίτητα αν οι οδηγίες είναι σαφείς"
  ]}
  correctIndex={2}
  explanation="2-5 ποικίλα, σωστά παραδείγματα συνήθως λειτουργούν καλύτερα. Πολύ λίγα μπορεί να μην αποτυπώσουν το μοτίβο, ενώ πολλά σπαταλούν tokens και μπορεί να μπερδέψουν το μοντέλο. Η ποιότητα και η ποικιλία έχουν μεγαλύτερη σημασία από την ποσότητα."
/>

Στο επόμενο κεφάλαιο, θα εξερευνήσουμε την επαναληπτική βελτίωση: την τέχνη της βελτίωσης prompts μέσω διαδοχικών προσπαθειών.
