引言
在使用大型语言模型（LLM）进行生成时，使用Few-Shot示例是一种简单且强大的方法，它可以显著提升模型的生成质量。在本文中，我们将学习如何创建一个简单的提示模板，将示例输入和输出提供给模型，以指导生成过程。
主要内容
创建Few-Shot示例格式器
首先，我们需要一个格式器来格式化Few-Shot示例为字符串。这个格式器应该是一个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，我们创建一个包含Few-Shot示例的列表。每个示例应为一个字典，代表我们定义的格式器提示的一个输入。
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
""",
},
# 更多示例...
]
将示例和格式器传递给FewShotPromptTemplate
最后，创建一个FewShotPromptTemplate对象，该对象接收Few-Shot示例和格式器。
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
在这段代码中，我们使用FewShotPromptTemplate来格式化并提供几个示例，帮助模型生成更准确的回答。
# 使用API代理服务提高访问稳定性
prompt = FewShotPromptTemplate(
examples=examples,
example_prompt=example_prompt,
suffix="Question: {input}",
input_variables=["input"],
)
response = prompt.invoke({"input": "Who was the father of Mary Ball Washington?"})
print(response.to_string())
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。
- 示例选择：选择与输入最相关的示例可能需要使用语义相似性选择器来提高示例匹配的准确性。
总结和进一步学习资源
使用Few-Shot示例可以显著提高模型的生成质量。为了进一步学习，您可以查阅关于提示模板的其他指南，或了解如何在聊天模型中应用Few-Shot。
参考资料
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