# 探索LangChain中的示例选择器：自定义实现与使用
在快速发展的自然语言处理领域，LangChain为开发者提供了一种管理和选择示例的机制。本文将介绍如何使用示例选择器，特别是如何创建一个自定义的示例选择器，并在应用中进行有效的示例选择。
## 引言
示例选择器对于需要从大量示例中选择合适的几个以用于提示的应用场景非常有用。通过示例选择器，开发者可以根据输入动态选择要包含在提示中的示例。本篇文章将介绍创建和使用自定义示例选择器，帮助开发者提升系统的智能化程度。
## 主要内容
### 基本接口介绍
LangChain中，示例选择器是一个接口，其核心方法包括：
```python
class BaseExampleSelector(ABC):
"""Interface for selecting examples to include in prompts."""
@abstractmethod
def select_examples(self, input_variables: Dict[str, str]) -> List[dict]:
"""Select which examples to use based on the inputs."""
@abstractmethod
def add_example(self, example: Dict[str, str]) -> Any:
"""Add new example to store."""
示例选择器类型
LangChain提供几种不同类型的示例选择器，包括相似度选择器、最大边缘相关性选择器、长度选择器和Ngram选择器。这些选择器的详细信息可以在LangChain的API文档中找到。
自定义示例选择器
我们可以自定义一个示例选择器，例如基于输入长度来选择最合适的示例：
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]
代码示例
以下是如何使用自定义示例选择器的示例：
examples = [
{"input": "hi", "output": "ciao"},
{"input": "bye", "output": "arrivederci"},
{"input": "soccer", "output": "calcio"},
]
example_selector = CustomExampleSelector(examples)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
example_selector.select_examples({"input": "okay"})
example_selector.add_example({"input": "hand", "output": "mano"})
example_selector.select_examples({"input": "okay"})
在提示中使用示例选择器：
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
- 选择器不精确：如果示例选择不如预期，可以尝试不同的示例选择策略，如相似度选择器。
- API访问不稳定：考虑使用API代理服务以提高访问稳定性，确保应用在不同网络条件下的可靠性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何在LangChain中创建和使用自定义示例选择器。通过自定义示例选择器，开发者可以更灵活地根据输入选择最合适的示例，以增强模型的表现。
进一步学习资源：
参考资料
- LangChain API 文档
- Python标准库文档
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