## 引言
在当今的人工智能领域，利用少量示例来指导生成任务正日益成为一种常见的方法，即所谓的"Few-Shot"学习。这种方法不仅可以帮助模型更好地理解任务，还能在许多情况下显著提升生成性能。在这篇文章中，我们将探讨如何在聊天模型中利用 Few-Shot 示例来提高生成效果。
## 主要内容
### Few-Shot 示例的概念
Few-Shot 示例是指在提供给模型的提示中包含少量已知输入输出对，以帮助模型更好地理解任务。它的核心思想是通过具体示例来暗示模型执行特定的生成任务。
### 固定示例
最基本的 Few-Shot 提示方式是使用固定提示示例。这种方法在生产环境中容易实现，因为它不涉及过多的动态调整。下面提供一个简单的例子：
- 定义示例：
```python
examples = [
{"input": "2 🦜 2", "output": "4"},
{"input": "2 🦜 3", "output": "5"},
]
- 使用固定模板创建 Few-Shot 提示：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, FewShotChatMessagePromptTemplate
example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("human", "{input}"),
("ai", "{output}"),
]
)
few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(
example_prompt=example_prompt,
examples=examples,
)
动态示例选择
对于需要根据输入动态选择示例的情况，我们可以使用示例选择器。下面是使用语义相似度选择器的示例：
- 创建向量存储和示例选择器：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
to_vectorize = ["2 🦜 2 4", "2 🦜 3 5", "2 🦜 4 6"]
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_texts(to_vectorize, embeddings)
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector(
vectorstore=vectorstore,
k=2,
)
- 使用动态选择器创建 Few-Shot 提示：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(
input_variables=["input"],
example_selector=example_selector,
example_prompt=ChatPromptTemplate.from_messages(
[("human", "{input}"), ("ai", "{output}")]
),
)
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何将 Few-Shot 示例应用于聊天模型：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
chain = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", "You are a wondrous wizard of math."),
few_shot_prompt,
("human", "{input}"),
]
) | ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0.0)
response = chain.invoke({"input": "What's 3 🦜 3?"})
print(response)
常见问题和解决方案
- 访问限制问题：在某些地区，访问 OpenAI API 可能会受限。解决方案包括使用 API 代理服务 来提高访问的稳定性。
- 示例选择不准确：如果动态选择器未能准确选择示例，可能需要调整向量存储中的嵌入或更改选择器参数。
总结和进一步学习资源
Few-Shot 学习是增强聊天模型能力的一种简单而有效的方法。通过具体化任务和示例指导，模型的生成效果可以得到大幅提升。更多关于提示模板的指导请参考下列资源：
参考资料
- OpenAI 官方文档
- Langchain 官方资源
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
