# 实现语义相似性示例选择的妙招
在自然语言处理（NLP）任务中，选择与输入最相似的示例可以极大地提高模型的效果。在这篇文章中，我们将探讨如何根据输入的相似性选择示例，并通过具体代码示例加以说明。
## 引言
在构建对话系统、回答生成器或其他需要示例驱动的NLP应用时，快速找到与新输入最相似的示例非常重要。本文将介绍如何使用语义相似性来选择示例，从而提高系统的响应质量。
## 主要内容
### 概述
我们将使用 `langchain_chroma` 和 `langchain_core` 库，这些库提供了基于嵌入（embeddings）计算语义相似性的功能。我们会创建一些示例，并使用嵌入来衡量输入和示例之间的相似性，最终选择最相似的示例。
### 关键组件
1. **Chroma**: 用于存储嵌入和执行相似性搜索的向量存储类。
2. **SemanticSimilarityExampleSelector**: 根据语义相似性选择示例的选择器。
3. **FewShotPromptTemplate**: 提供带有示例的提示模板。
4. **OpenAIEmbeddings**: 用于生成嵌入的类。
我们将示例选择器 `SemanticSimilarityExampleSelector` 与嵌入类 `OpenAIEmbeddings` 和向量存储类 `Chroma` 结合使用，从而创建一个根据输入选择最相似示例的系统。
### 示例任务
示例任务是生成反义词。我们将创建一个提示模板，给定一个单词，生成它的反义词。
## 代码示例
```python
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 示例模板
example_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["input", "output"],
template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)
# 创建一些示例
examples = [
{"input": "happy", "output": "sad"},
{"input": "tall", "output": "short"},
{"input": "energetic", "output": "lethargic"},
{"input": "sunny", "output": "gloomy"},
{"input": "windy", "output": "calm"},
]
# 创建示例选择器
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
examples,
OpenAIEmbeddings(), # 使用OpenAI的嵌入类
Chroma, # 向量存储类
k=1
)
# 创建 FewShotPromptTemplate
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"],
)
# 测试相似性选择
print(similar_prompt.format(adjective="worried"))
# 输出结果
"""
Give the antonym of every input
Input: happy
Output: sad
Input: worried
Output:
"""
# 添加新示例
similar_prompt.example_selector.add_example(
{"input": "enthusiastic", "output": "apathetic"}
)
print(similar_prompt.format(adjective="passionate"))
# 输出结果
"""
Give the antonym of every input
Input: enthusiastic
Output: apathetic
Input: passionate
Output:
"""
常见问题和解决方案
1. 嵌入计算结果不准确
嵌入计算的精准度依赖于训练数据和模型。如果计算结果不准确，可以尝试使用不同的嵌入模型或者增加训练数据的多样性。
2. 网络访问问题
由于某些地区的网络限制，访问 OpenAI 的API时可能会遇到问题。开发者可以考虑使用 API代理服务 以提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
通过结合 SemanticSimilarityExampleSelector 和嵌入，我们能够快速选择与输入最相似的示例，这在许多NLP任务中都非常有用。想要进一步了解相关技术，可以参考以下资源：
参考资料
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