如何在对话模型中使用少量示例进行提示_langchian 少量示例提示-优快云博客

在现代AI技术中，少量示例提示（Few-shot prompting）是一个强大且有效的策略，可以为生成过程提供指导，并在某些情况下显著提高模型性能。本教程将深入探讨如何在对话模型中使用少量示例，并通过实操代码进行演示。

技术背景介绍

少量示例提示是一种通过给模型提供少量输入和输出示例来帮助其更好理解任务的技术。在自然语言处理领域，它特别有用，因为它可以帮助模型快速学习新的任务或概念。尽管目前没有关于最佳实践的明确共识，但少量示例提示模板提供了一个灵活的起点，您可以根据具体情况进行修改和替换。

核心原理解析

少量示例提示的基本原理是基于输入动态选择示例，然后以格式化的方式将示例提供给模型，以帮助模型理解和生成更准确的结果。这种方法可以分为两种：固定示例和动态示例选择。

固定示例：使用预定义的示例列表来进行提示。
动态示例选择：根据输入选择合适的示例，这通常涉及使用向量存储和语义相似度选择器。

代码实现演示

以下是如何在您的应用中实现少量示例提示的代码示例。

安装必要的软件包

%pip install -qU langchain langchain-openai langchain-chroma

使用固定示例的少量示例提示

import openai
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, FewShotChatMessagePromptTemplate

# 定义固定示例
examples = [
    {"input": "2 🦜 2", "output": "4"},
    {"input": "2 🦜 3", "output": "5"},
]

# 定义示例转换模板
example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("human", "{input}"),
        ("ai", "{output}"),
    ]
)

# 创建少量示例提示模板
few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(
    example_prompt=example_prompt,
    examples=examples,
)

# 创建最终提示
final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a wondrous wizard of math."),
        few_shot_prompt,
        ("human", "{input}"),
    ]
)

# 使用模型进行推断
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0.0)
chain = final_prompt | model
result = chain.invoke({"input": "What is 2 🦜 9?"})
print(result.content)  # 输出: '11'

使用动态示例选择的少量示例提示

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 初始化示例和向量存储
examples = [
    {"input": "2 🦜 2", "output": "4"},
    {"input": "2 🦜 3", "output": "5"},
    {"input": "2 🦜 4", "output": "6"},
    {"input": "What did the cow say to the moon?", "output": "nothing at all"},
]

to_vectorize = [" ".join(example.values()) for example in examples]
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_texts(to_vectorize, embeddings, metadatas=examples)

# 创建动态示例选择器
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector(
    vectorstore=vectorstore,
    k=2,
)

# 创建动态少量示例提示模板
few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(
    input_variables=["input"],
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=ChatPromptTemplate.from_messages(
        [("human", "{input}"), ("ai", "{output}")]
    ),
)

# 使用模型进行推断
final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a wondrous wizard of math."),
        few_shot_prompt,
        ("human", "{input}"),
    ]
)

chain = final_prompt | ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0.0)
result = chain.invoke({"input": "What's 3 🦜 3?"})
print(result.content)  # 输出: '6'

应用场景分析

使用少量示例提示可以显著改善模型在特定任务上的表现。例如，在数学运算、代码生成或者自然语言推理等领域，少量示例提示可以帮助模型更准确地理解并生成目标输出。

实践建议

选择适当的示例：示例的选择和顺序会对模型的输出产生影响，因此选择与任务相关性高的示例。
调整模板：根据模型和任务的具体需求调整提示模板和参数。
测试和优化：通过反复测试和评估来优化少量示例提示的效果。

在实际操作中，通过灵活运用这些策略和模板，您可以将您的AI应用的性能提升到新的高度。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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