1. 提示模板构建与解析
1.1 提示模板的构成
LangChain的提示模板结构包括以下部分:
- 指令(Instruction) :明确模型的任务目标。
- 上下文(Context) :补充额外知识或外部数据。
- 输入(Prompt Input) :具体任务或问题内容。
- 输出指示器(Output Indicator) :标记模型的输出格式或起始点。
通过将这几部分结构化,可以实现模板的高效管理与复用。
2. Few-Shot学习的概念与实践
2.1 Few-Shot学习的起源
Few-Shot学习的核心思想是通过少量示例,帮助模型理解任务目标,降低对大规模标注数据的依赖。起源于机器学习的Few-Shot、One-Shot和Zero-Shot概念在大语言模型中也有广泛应用。
2.2 Few-Shot Prompt的实现步骤
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创建示例样本:
- 设计多个任务示例,帮助模型理解需求。
python 复制代码 samples = [ {"flower_type": "玫瑰", "occasion": "爱情", "ad_copy": "玫瑰,浪漫的象征,是你表达爱意的最佳选择。"}, {"flower_type": "百合", "occasion": "庆祝", "ad_copy": "百合象征纯洁与高雅,适合庆祝特殊时刻。"} ]
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构建基础提示模板:
- 定义每个示例的格式模板。
python 复制代码 template = "鲜花类型: {flower_type}\n场合: {occasion}\n文案: {ad_copy}"
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创建Few-Shot提示模板:
- 结合示例与输入,生成复合模板。
python 复制代码 from langchain.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate prompt = FewShotPromptTemplate( examples=samples, example_prompt=prompt_sample, suffix="鲜花类型: {flower_type}\n场合: {occasion}", input_variables=["flower_type", "occasion"] )
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调用大模型生成输出:
- 利用Few-Shot提示传递给模型,生成符合示例风格的结果。
python 复制代码 result = model(prompt.format(flower_type="向日葵", occasion="鼓励"))
3. 提示优化与示例选择器
3.1 示例选择器
当示例数量过多时,LangChain的示例选择器(Example Selector)能够基于语义相似度自动挑选最相关的样本。有效减少Token消耗,提高任务效率。
示例代码:
python
复制代码
from langchain.prompts.example_selector import SemanticSimilarityExampleSelector
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
samples,
OpenAIEmbeddings(),
Chroma,
k=1
)
prompt = FewShotPromptTemplate(
example_selector=example_selector,
example_prompt=prompt_sample,
suffix="鲜花类型: {flower_type}\n场合: {occasion}",
input_variables=["flower_type", "occasion"]
)
输出仅包含与目标任务最相关的示例,减少了无关信息的干扰。
4. 总结与思考
4.1 提示模板的优势
- 结构化管理:便于变量提取、验证和修改。
- 示例复用:通过Few-Shot提高模型的任务理解能力。
- 节约成本:结合示例选择器优化Token使用。
4.2 未来展望
通过进一步研究输出解析器和“思维链提示”(Chain of Thought, CoT),能够构建更复杂、更智能的LangChain应用场景。