Phoenix项目中的Few-Shot Prompting技术详解-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00847/article/details/148490503

Phoenix项目中的Few-Shot Prompting技术详解

phoenix AI Observability & Evaluation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/phoenix13/phoenix

引言

在大型语言模型(LLM)的应用开发中，提示工程(Prompt Engineering)是决定模型性能的关键因素之一。Phoenix项目提供了一套完整的工具链，帮助开发者系统地评估和优化提示策略。本文将重点介绍Few-Shot Prompting（少样本提示）技术，并通过Phoenix平台展示如何实现从零样本到少样本的渐进式优化过程。

什么是Few-Shot Prompting？

Few-Shot Prompting是一种通过提供少量示例来引导语言模型完成特定任务的技术。与以下两种常见策略相比：

零样本提示(Zero-Shot): 仅提供任务描述，不提供任何示例
单样本提示(One-Shot): 提供单个示例作为参考

Few-Shot Prompting通过提供多个(通常3-10个)精心挑选的示例，能够显著提高模型对任务的理解和执行的准确性。

实验环境搭建

在Phoenix平台中进行提示工程实验，首先需要配置基本环境：

!pip install "arize-phoenix>=8.0.0" datasets openinference-instrumentation-openai

然后设置必要的API密钥：

import os
from getpass import getpass

os.environ["PHOENIX_COLLECTOR_ENDPOINT"] = "https://app.phoenix.arize.com"
os.environ["PHOENIX_CLIENT_HEADERS"] = "api_key=" + getpass("输入Phoenix API密钥: ")
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass("输入OpenAI API密钥: ")

数据集准备

本实验使用冰箱评论数据集进行情感分析任务：

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("syeddula/fridgeReviews")["train"]
ds = ds.to_pandas()

将数据集上传至Phoenix平台：

import phoenix as px

dataset = px.Client().upload_dataset(
    dataframe=ds,
    input_keys=["Review"],
    output_keys=["Sentiment"],
    dataset_name="review-classification",
)

三种提示策略对比

1. 零样本提示(Zero-Shot)

零样本提示仅提供任务描述，不包含任何示例：

from openai import OpenAI
from phoenix.client.types import PromptVersion

params = {
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "temperature": 0,
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一个评估评论情感的AI。输出评论是正面(positive)、负面(negative)还是中性(neutral)。只返回分类结果。",
        },
        {"role": "user", "content": "{{Review}}"},
    ],
}

prompt = PhoenixClient().prompts.create(
    name="fridge-sentiment-reviews",
    prompt_description="情感分类提示",
    version=PromptVersion.from_openai(params),
)

2. 单样本提示(One-Shot)

单样本提示包含一个示例：

one_shot_template = """
你是一个评估评论情感的AI。输出评论是正面(positive)、负面(negative)还是中性(neutral)。只返回分类结果。

这是一个示例:
{examples}
"""

params = {
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "temperature": 0,
    "messages": [
        {"role": "system", "content": one_shot_template.format(examples=one_shot_example)},
        {"role": "user", "content": "{{Review}}"},
    ],
}

3. 少样本提示(Few-Shot)

少样本提示包含多个示例(通常5-10个)：

few_shot_template = """
你是一个评估评论情感的AI。输出评论是正面(positive)、负面(negative)还是中性(neutral)。只返回分类结果。

以下是多个示例:
{examples}
"""

params = {
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "temperature": 0,
    "messages": [
        {"role": "system", "content": few_shot_template.format(examples=few_shot_examples)},
        {"role": "user", "content": "{{Review}}"},
    ],
}

评估与结果分析

在Phoenix平台中，我们可以运行实验并比较不同提示策略的效果：

from phoenix.experiments import run_experiment

# 运行零样本实验
zero_shot_experiment = run_experiment(
    dataset,
    task=zero_shot_prompt,
    evaluators=[evaluate_response],
    experiment_name="zero-shot",
)

# 运行单样本实验
one_shot_experiment = run_experiment(
    dataset,
    task=one_shot_prompt_template,
    evaluators=[evaluate_response],
    experiment_name="one-shot",
)

# 运行少样本实验
few_shot_experiment = run_experiment(
    dataset,
    task=few_shot_prompt_template,
    evaluators=[evaluate_response],
    experiment_name="few-shot",
)

实验结果通常显示：