在AI应用中如何通过长度选择示例：避免上下文窗口溢出的技巧在AI应用中如何通过长度选择示例：避免上下文窗口溢出的技巧引

在AI应用中如何通过长度选择示例：避免上下文窗口溢出的技巧

引言

在自然语言处理中，尤其是使用大语言模型时，构建合适的提示（prompt）至关重要。如果提示过长，可能会超过上下文窗口的限制，导致模型无法处理整个输入文本。为了优化提示长度，使用基于长度的示例选择器（LengthBasedExampleSelector）是一个有效的策略。本文将介绍如何利用这一工具在处理不同输入长度时，智能选择合适的示例，以构建最优的提示。

主要内容

什么是LengthBasedExampleSelector？

LengthBasedExampleSelector是一个工具，可以根据输入长度动态选择合适的示例。这对提示构建尤其重要，因为它能帮助避免超过上下文窗口的限制，从而提高生成效果。在面对较长输入时，它会选择较少的示例，而对于较短的输入则会选择更多的示例。

实现细节

通过langchain_core库中的FewShotPromptTemplate和PromptTemplate，我们能够创建基于上下文的动态提示。以下是如何进行设置。

首先，定义我们要使用的示例和格式化模板：

from langchain_core.example_selectors import LengthBasedExampleSelector
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate

# 示例列表，用于生成反义词
examples = [
    {"input": "happy", "output": "sad"},
    {"input": "tall", "output": "short"},
    {"input": "energetic", "output": "lethargic"},
    {"input": "sunny", "output": "gloomy"},
    {"input": "windy", "output": "calm"},
]

# 模板用于格式化示例
example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "output"],
    template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)

# 基于长度选择示例
example_selector = LengthBasedExampleSelector(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    max_length=25,
    # get_text_length默认情况下使用的是空格分割计算长度
)

# 使用动态提示构建
dynamic_prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="Give the antonym of every input",
    suffix="Input: {adjective}\nOutput:",
    input_variables=["adjective"],
)

代码示例

以下是如何根据输入长度动态选择示例的实际应用：

# 使用API代理服务提高访问稳定性

# 短输入示例，选择多个示例
print(dynamic_prompt.format(adjective="big"))

# 长输入示例，选择较少示例
long_string = "big and huge and massive and large and gigantic and tall and much much much much much bigger than everything else"
print(dynamic_prompt.format(adjective=long_string))

# 添加新示例后
new_example = {"input": "big", "output": "small"}
dynamic_prompt.example_selector.add_example(new_example)
print(dynamic_prompt.format(adjective="enthusiastic"))

常见问题和解决方案

如何设定合适的最大长度？
- 这取决于具体应用场景和模型的上下文窗口大小。建议通过实验找到一个平衡点。
示例不够多怎么办？
- 可以动态添加新的示例以丰富选择器的内容。
在网络受限区域如何使用API？
- 在某些地区，由于网络限制，可能需要使用API代理服务以提高访问的稳定性。wlai.vip是一个不错的选择。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用LengthBasedExampleSelector优化提示构建以适应不同输入长度。这种方法不仅提高了处理效率，还能在一定程度上提高生成内容的质量。更多关于langchain_core库和其他AI应用的细节，请参考下面的资源。

参考资料

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