解锁少样例提示魔力：提升AI模型生成效果的秘诀

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解锁少样例提示魔力：提升AI模型生成效果的秘诀

在人工智能领域，使用少样例提示（Few-Shot Prompting）是一种有效的技术，可以通过提供少量输入输出示例来显著提高模型的生成性能。本文将详细讲解如何创建少样例提示模板，并提供完整的代码示例，以帮助开发者充分发挥AI模型的潜力。

引言

少样例提示是一种为大型语言模型（LLM）提供某些输入输出对，以引导模型生成更准确、更符合预期的结果的技巧。这种方法在缺乏大规模数据集的情况下尤为有用。本文的目的是介绍如何利用少样例提示，通过实用的代码示例，提高模型的生成效果。

主要内容

1. 构建少样例提示模板

首先，我们需要一个能够格式化少样例提示的模板。在这方面，PromptTemplate是一个非常有用的对象，它可以帮助我们格式化问题和答案对。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

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

2. 创建示例集

接下来，我们创建一个包含少样例的列表，其中每个例子都是一个字典，代表输入和相应的输出。

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...
]

3. 使用示例和格式化程序创建FewShotPromptTemplate

我们可以将上述示例和格式化程序传递给FewShotPromptTemplate对象，以便在生成时提供给模型。

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

以下代码展示了如何创建和使用少样例提示模板，并生成对给定问题的答案。

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain_core.prompts import PromptTemplate, FewShotPromptTemplate

# 示例格式化
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Question: {question}\n{answer}")

# 示例数据
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...
]

# 创建提示模板
prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    suffix="Question: {input}",
    input_variables=["input"],
)

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

常见问题和解决方案

问题：示例与输入无关或无效

解决方案：确保示例集中的示例与当前问题有足够的关联性。如果关系不强，可以考虑使用语义相似性选择器来自动选择与输入最相似的示例。

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

example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    examples,
    OpenAIEmbeddings(),
    Chroma,
    k=1,
)

selected_examples = example_selector.select_examples({"question": "Who was the father of Mary Ball Washington?"})
for example in selected_examples:
    # 输出选择的示例
    print(example)

总结和进一步学习资源

少样例提示是引导AI模型生成更好结果的强大工具。通过构建合适的提示模板，并且根据输入动态选择示例，可以实现更高精度的输出。对于想要进一步了解的读者，可以参考以下资源：

参考资料

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