在人工智能领域中，训练和微调模型的一个重要部分是提供示例数据。这些示例数据用于指导模型生成特定类型的输出。然而，当我们拥有大量示例时，该如何智能地选择其中的一部分用于提示生成呢？本文将深入探讨LangChain中的示例选择器，并展示如何创建一个自定义的示例选择器。
引言
在使用AI模型时，选择合适的示例对模型的性能至关重要。LangChain提供了一套灵活的工具来帮助开发者选择适当的示例。在本文中，我们将探索一种简单而有效的方法来创建自定义的示例选择器，以根据特定需求优化例子选择。
主要内容
什么是示例选择器？
示例选择器是一个负责根据输入选择合理示例的类。LangChain中提供了一个基础接口BaseExampleSelector，开发者可以基于它实现自己的选择逻辑。
class BaseExampleSelector(ABC):
"""Interface for selecting examples to include in prompts."""
@abstractmethod
def select_examples(self, input_variables: Dict[str, str]) -> List[dict]:
"""Select which examples to use based on the inputs."""
@abstractmethod
def add_example(self, example: Dict[str, str]) -> Any:
"""Add new example to store."""
创建自定义示例选择器
我们将创建一个选择器，根据输入文本的长度选择最相近的示例。请看以下代码：
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=[
{"input": "hi", "output": "ciao"},
{"input": "bye", "output": "arrivederci"},
{"input": "soccer", "output": "calcio"},
])
使用示例选择器
接下来，我们使用示例选择器为提示模板服务：
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"))
常见问题和解决方案
如何处理网络访问限制？
由于某些地区的网络限制，开发者在访问API时可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。
示例选择器的其他类型
LangChain中还有其他类型的选择器，如语义相似度选择器(Similarity Selector)、最大边际相关性选择器(MMR Selector)、基于长度的选择器(Length Selector)等，可以根据不同的应用场景选择合适的方案。
总结和进一步学习资源
通过创建自定义示例选择器，我们能够更灵活地应对特定的输入输出需求。建议开发者根据自己的应用场景选择合适的选择器类型。此外，阅读LangChain的官方文档和社区资源，也能获得更多的帮助。
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
