实践记录之FewShotPrompt | 豆包MarsCode AI刷题在自然语言处理（NLP）领域，少样本学习（Few

在自然语言处理（NLP）领域，少样本学习（FewShot Learning）已成为一个非常重要的技术，它使得模型能够在仅有少量标注数据的情况下，依然能够高效地执行任务。LangChain 提供了强大的工具 FewShotPromptTemplate，它能够帮助我们基于少量示例生成高质量的模型提示（prompt），并且通过示例选择器和嵌入优化使得模型能够更加精准地理解任务。

本文将深入探讨 LangChain 中的 FewShotPrompt，从基础使用到高级技术应用，帮助你理解如何在复杂场景中使用该工具。

FewShot Learning：从原理到应用

FewShot Learning 是指通过极少量的样本让机器学习模型获得对新任务的理解。这对于大规模标注数据不容易获取的场景尤其有用。在自然语言处理中，传统的训练方法依赖于大量的标注数据，而 FewShot Learning 则通过少数示例来引导模型生成期望的输出，甚至在没有显式训练的情况下进行推理。

FewShot Learning 在生成任务（如文本生成、翻译、分类等）中尤为关键。它依赖于示例作为上下文，模型通过这些示例来推断潜在的规律和任务要求。在 LangChain 中，FewShotPromptTemplate 提供了灵活的框架，通过少量示例来构建任务提示（prompt），并为语言模型提供最优的输入格式。

LangChain 的 FewShotPromptTemplate

基础用法：创建简单的 FewShotPrompt

LangChain 提供了 FewShotPromptTemplate，这是一个封装了少样本学习任务的工具。你可以通过简单的模板和几个示例来生成符合需求的文本。以下是使用 FewShotPromptTemplate 构建文案生成模型的示例：

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate

# 准备示例数据
samples = [
    {"flower_type": "玫瑰", "occasion": "爱情", "ad_copy": "玫瑰，浪漫的象征，是你向心爱的人表达爱意的最佳选择。"},
    {"flower_type": "康乃馨", "occasion": "母亲节", "ad_copy": "康乃馨代表着母爱的纯洁与伟大，是母亲节赠送给母亲的完美礼物。"},
    {"flower_type": "百合", "occasion": "庆祝", "ad_copy": "百合象征着纯洁与高雅，是你庆祝特殊时刻的理想选择。"},
    {"flower_type": "向日葵", "occasion": "鼓励", "ad_copy": "向日葵象征着坚韧和乐观，是你鼓励亲朋好友的最好方式。"}
]

# 创建基本的提示模板
prompt_sample = PromptTemplate(
    input_variables=["flower_type", "occasion", "ad_copy"],
    template="鲜花类型: {flower_type}\n场合: {occasion}\n文案: {ad_copy}"
)

# 使用 FewShotPromptTemplate 构建少样本提示模板
prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=samples,
    example_prompt=prompt_sample,
    suffix="鲜花类型: {flower_type}\n场合: {occasion}",
    input_variables=["flower_type", "occasion"]
)

print(prompt.format(flower_type="野玫瑰", occasion="爱情"))

在这个例子中，我们定义了一个简单的文案生成任务。FewShotPromptTemplate 会从给定的 samples 中自动选择最相关的示例，然后结合当前的输入变量（如鲜花类型和场合），生成最终的提示文本。

示例选择器：向量相似度优化

当示例数量庞大时，简单地将所有示例提供给模型会导致计算效率低下，且浪费 Token 资源。为了提高效率，LangChain 提供了示例选择器（Example Selector），该组件基于向量相似度从大量示例中选出最相关的示例，从而生成最有效的提示。

在实际应用中，我们可以利用 SemanticSimilarityExampleSelector 来选择示例，这个组件利用嵌入（embeddings）技术计算每个示例与输入之间的语义相似度，并基于此来优化示例选择：

from langchain.prompts.example_selector import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 使用 OpenAIEmbeddings 初始化向量数据库
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    samples, OpenAIEmbeddings(), Chroma, k=1
)

# 创建包含示例选择器的 FewShotPromptTemplate 对象
prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=prompt_sample,
    suffix="鲜花类型: {flower_type}\n场合: {occasion}",
    input_variables=["flower_type", "occasion"]
)

print(prompt.format(flower_type="红玫瑰", occasion="爱情"))

高级技术：动态示例选择与实时嵌入

对于更加复杂的应用场景，我们可以进一步优化示例选择器，通过实时嵌入和动态更新示例库来实现更高效的 FewShot Learning。具体来说，我们可以利用动态的示例更新策略，随着任务的推进，自动从新的数据中提取更多的示例，并更新到向量数据库中，从而实时优化模型的响应。

在实际应用中，这样的策略对于快速迭代和实时推断尤为重要。LangChain 的设计使得这种动态示例选择成为可能，并且通过与外部嵌入数据库（如 Chroma 或 FAISS）的集成，可以确保系统在面对不断变化的数据时，仍然保持高效和精准。

FewShotPrompt 与 Token 管理

我在实践过程中发现，在使用 LangChain 时，Token 数量的管理是一个不可忽视的问题。特别是在面临大量示例时，将所有示例一次性传递给模型会导致 Token 数量急剧增加，进而影响响应时间并提高成本。为了避免这种问题，LangChain 提供了灵活的 Token 管理机制，允许用户通过以下几种方式优化 Token 使用：

动态示例裁剪：基于输入和任务的相关性，动态选择和裁剪示例，减少冗余部分。
Token 统计：在每次请求之前，统计提示文本和示例的 Token 数量，确保总量不会超过模型的 Token 限制。
分批处理：对于大规模数据集，可以采用分批处理的方式，将示例按批次传递给模型，以避免一次性加载过多数据。