掌握 Few-Shot 示例：提升模型生成效果的利器

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引言

在自然语言处理的领域中，为了提高生成模型的性能，我们常常采用一种称为 few-shot 的技术。这种方法通过提供少量的输入和输出示例，能够有效指导模型生成更准确的结果。本文将详细介绍如何使用 few-shot 示例来创建简单的提示模板，并探讨其潜在的挑战和解决方案。

主要内容

Few-Shot 示例与提示模板

Few-shot 技术的核心在于提供一系列示例，帮助模型理解任务要求。这些示例可以是给定的，也可以通过 ExampleSelector 类选择。本文中，我们主要探讨如何使用字符串提示模板进行 few-shot 示例创建。

创建 Few-Shot 示例格式化器

要开始使用 few-shot 示例，我们首先需要配置一个能够将示例格式化为字符串的格式化器。这可以通过 PromptTemplate 对象来实现。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

example_prompt = PromptTemplate.from_template("Question: {question}\n{answer}")

构建示例集

接下来，我们创建一个包含 few-shot 示例的列表。每个示例都应该是一个字典，代表我们之前定义的格式化器提示的输入。

examples = [
    {
        "question": "Who lived longer, Muhammad Ali or Alan Turing?",
        "answer": """
Are follow up questions needed here: Yes.
Follow up: How old was Muhammad Ali when he died?
Intermediate answer: Muhammad Ali was 74 years old when he died.
Follow up: How old was Alan Turing when he died?
Intermediate answer: Alan Turing was 41 years old when he died.
So the final answer is: Muhammad Ali
""",
    },
    # 其他示例省略...
]

测试格式化器

我们可以通过测试格式化器，确保其正确工作：

print(example_prompt.invoke(examples[0]).to_string())

创建 FewShotPromptTemplate

将示例和格式化器传递给 FewShotPromptTemplate 对象：

from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate

prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    suffix="Question: {input}",
    input_variables=["input"],
)

print(
    prompt.invoke({"input": "Who was the father of Mary Ball Washington?"}).to_string()
)

使用示例选择器

为了更高效地选择示例，我们可以使用 SemanticSimilarityExampleSelector。它基于输入与示例之间的相似性选择 few-shot 示例。

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    examples,
    OpenAIEmbeddings(),
    Chroma,
    k=1,
)

question = "Who was the father of Mary Ball Washington?"
selected_examples = example_selector.select_examples({"question": question})

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：在某些地区，访问 API 可能受限。建议使用 API代理服务 来提高访问稳定性。
  2. 示例选择效率：使用高效的向量存储和嵌入技术，如 Chroma 和 OpenAIEmbeddings，可以提高示例选择的速度和准确性。

总结和进一步学习资源

通过本文，你已经学习了如何使用 few-shot 示例来提高提示模板的效果。接下来的学习建议你探索与 few-shot 技术相关的其他指南，如针对聊天模型的 few-shot 技术使用。

参考资料

  • Langchain 官方文档
  • OpenAI 嵌入模型指南

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