引言
在使用大型语言模型（LLMs）进行文本生成时，提供一些示例输入和输出（即Few-Shot例子）可以显著提高模型的性能。这篇文章将向您展示如何创建一个简单的Few-Shot提示模板，并探讨如何使用Example Selector进行优化。
主要内容
什么是Few-Shot Prompt
Few-Shot Prompt是一种通过提供少量示例来指导模型生成的技术。它能够帮助模型理解任务上下文并生成更准确的回答。
创建格式化模板
我们首先配置一个格式化器，将Few-Shot例子格式化为字符串。这可以通过PromptTemplate类实现。
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Question: {question}\n{answer}")
创建示例集
接下来，创建一些Few-Shot示例。这些示例应该是字典形式，与定义的模板匹配。
examples = [
{
"question": "Who lived longer, Muhammad Ali or Alan Turing?",
"answer": """
Are follow up questions needed here: Yes.
Follow up: How old was Muhammad Ali when he died?
Intermediate answer: Muhammad Ali was 74 years old when he died.
Follow up: How old was Alan Turing when he died?
Intermediate answer: Alan Turing was 41 years old when he died.
So the final answer is: Muhammad Ali
""",
},
# 更多例子...
]
使用FewShotPromptTemplate
将示例和格式化器传递给FewShotPromptTemplate对象。
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate
prompt = FewShotPromptTemplate(
examples=examples,
example_prompt=example_prompt,
suffix="Question: {input}",
input_variables=["input"],
)
print(prompt.invoke({"input": "Who was the father of Mary Ball Washington?"}).to_string())
使用Example Selector
Example Selector可以根据输入选择与之最相似的示例。下面是如何实现的：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
examples,
OpenAIEmbeddings(),
Chroma,
k=1,
)
question = "Who was the father of Mary Ball Washington?"
selected_examples = example_selector.select_examples({"question": question})
通过这种方式，可以根据语义相似度动态选择示例。
代码示例
完整示例代码：
# Setup PromptTemplate and FewShotPromptTemplate as demonstrated above
# Add Example Selector as a step before FewShotPromptTemplate
常见问题和解决方案
- 模型生成效果不佳： 检查提供的示例是否清晰并与问题相关。
- 选择示例速度慢： 考虑优化示例集，减少计算量。
总结和进一步学习资源
通过Few-Shot例子，我们可以有效地提升LLMs的生成性能。建议进一步研究Prompt Engineering Techniques和Example Usage in LLMs以获取更深入的理解。
参考资料
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