AdalFlow项目15分钟快速入门：构建与优化LLM任务流水线-优快云博客

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AdalFlow项目15分钟快速入门：构建与优化LLM任务流水线

AdalFlow AdalFlow: The library to build & auto-optimize LLM applications. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/AdalFlow

项目概述

AdalFlow是一个专注于构建和自动优化大语言模型(LLM)任务流水线的框架。它通过统一的架构提供高效的提示词优化和上下文学习能力，特别适合需要精确控制LLM输出的复杂任务场景。

核心优势

自动化提示优化：通过算法自动优化系统提示词，显著提升任务准确率
上下文学习支持：内置few-shot示例生成和优化能力
性能诊断工具：提供完整的训练-验证-测试评估流程
模型无关设计：支持多种LLM后端，保持接口一致性

实战案例：对象计数问答系统

我们将构建一个能够准确统计文本中特定类别对象数量的问答系统。以下是示例问题：

question = "我有1支长笛、1架钢琴、1把长号、4个炉子、1把小提琴、1架手风琴、1支单簧管、1个鼓、2盏灯和1把小号。请问我有多少件乐器？"

系统架构设计

任务流水线包含三个关键组件：

提示词模板：定义系统指令和few-shot示例的结构
答案解析器：从LLM输出中提取最终数值
评估函数：计算预测答案与真实值的匹配度

1. 答案解析实现

import re
import adalflow as adal

@adal.func_to_data_component
def parse_integer_answer(answer: str):
    """从文本中提取最后一个整数作为答案"""
    numbers = re.findall(r"\d+", answer)
    return int(numbers[-1]) if numbers else -1

2. 提示词模板设计

few_shot_template = r'''
<系统指令>
{{system_prompt}}
{% if few_shot_demos %}
示例：
{{few_shot_demos}}
{% endif %}
</系统指令>

<用户输入>
{{input_str}}
</用户输入>
'''

完整任务流水线

class ObjectCountTaskPipeline(adal.Component):
    def __init__(self, model_client, model_kwargs):
        super().__init__()
        
        # 可优化参数定义
        self.system_prompt = adal.Parameter(
            data="你将要回答一个推理问题。请逐步思考。回答的最后一行应为'答案: $数值'格式",
            role_desc="定义系统提示词内容",
            param_type=ParameterType.PROMPT
        )
        
        self.few_shot_demos = adal.Parameter(
            data=None,
            role_desc="提供few-shot学习示例",
            param_type=ParameterType.DEMOS
        )
        
        # LLM生成器配置
        self.llm_counter = adal.Generator(
            model_client=model_client,
            template=few_shot_template,
            output_processors=parse_integer_answer
        )

性能优化实战

初始性能基准

使用基础提示词时，各数据集表现：

| 数据集 | 准确率 | |--------|--------| | 训练集 | 54% | | 验证集 | 65% | | 测试集 | 50% |

优化后性能对比

经过自动提示优化后的提升：

基础提示优化

优化后的提示词强调逐步验证和复数形式处理：

"请通过详细、仔细地逐项计数来回答推理问题。特别注意复数形式的项目不要漏数。最后一行应为'答案: $数值'格式"

性能提升：

验证集: +36% → 90%
测试集: +25% → 90%

高阶提示优化

对已有90%准确率的提示进一步优化：

"回答推理问题时请逐步思考，确保将文字数字转换为阿拉伯数字。最后一行应为'答案: $数值'格式"

最终达到：

验证集: 98%
测试集: 91%

Few-shot学习优化

通过添加自动生成的示例，测试集准确率提升至94%：

示例：
问题：我有1支长笛、1架钢琴...多少件乐器？
答案：8

评估体系搭建

数据集准备

from adalflow.datasets.big_bench_hard import BigBenchHard

train_data = BigBenchHard(split="train")  # 50样本
val_data = BigBenchHard(split="val")     # 50样本 
test_data = BigBenchHard(split="test")   # 100样本

评估组件实现

class ObjectCountEvaluator(adal.AdalComponent):
    def __init__(self, model_client, model_kwargs):
        task = ObjectCountTaskPipeline(model_client, model_kwargs)
        eval_fn = AnswerMatchAcc(type="exact_match").compute_single_item
        super().__init__(task=task, eval_fn=eval_fn)