使用“Skeleton of Thought“优化生成任务的技术实践-优快云博客

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在自然语言生成任务中，长文本的生成常常面临着效率和质量的挑战。"Skeleton of Thought"技术提供了一种有效的解决方案，通过先生成大纲，再逐步完善每个要点，从而加快生成速度并提升质量。在这篇文章中，我们将深入探讨这一技术的核心原理，并结合实际代码示例展示如何应用。

技术背景介绍

"Skeleton of Thought"是一种优化文本生成流程的方法，旨在处理长文本生成中常见的效率低下和质量欠佳的问题。该技术通过分阶段生成的方式，将生成过程分解为生成骨架和填充细节两个步骤，从而实现更快的生成速度和更高的文本质量。

核心原理解析

该技术的核心思想是在生成最终文本之前，先创建一个包含关键要点的大纲（Skeleton），然后在这个大纲的基础上生成详细内容。这个两步流程使得模型可以更好地把握文本结构，同时允许开发者插入更多的指导信息以提高质量。

代码实现演示

为了实现这一技术，我们将使用LangChain框架，并通过skeleton-of-thought链来实现分步生成。以下是一个完整的代码示例。

import openai
from langchain.app import LangChainApp
from skeleton_of_thought import chain as skeleton_of_thought_chain
from langserve.client import RemoteRunnable

# 设置OpenAI API客户端
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

# 创建LangChain应用
app = LangChainApp(name='my-app')

# 添加Skeleton of Thought链到应用
app.add_chain(skeleton_of_thought_chain, path="/skeleton-of-thought")

# 启动LangServe实例
app.run()

# 通过远程运行实例访问Skeleton of Thought链
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/skeleton-of-thought")

# 调用方法并输出结果
result = runnable.run(input_text="Generate a detailed essay on AI technology.")
print("Generated Content:", result)

代码说明

该代码首先设置了OpenAI API的客户端，用于连接和调用生成服务。
利用LangChain框架创建并配置一个新的应用。
将skeleton-of-thought链添加到应用中，并启动服务以便本地访问。
最后，通过远程调用接口执行生成任务。

应用场景分析

"Skeleton of Thought"适用于需要高效生成长文本的场景，如新闻生成、技术文档撰写、脚本创作等。在这些场景中，能够快速生成大纲并逐步细化内容，能够显著提高生产力。

实践建议

灵活调整大纲细节：根据实际需求，可以在生成大纲阶段调节要点的数量和精度。
结合自定义模板：利用LangChain提供的模板功能，定制生成模板以适应特定的文本结构需求。
监控和优化：使用LangSmith等工具实时监控生成过程，以便快速定位并解决问题。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。
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