深入理解n-gram重叠示例选择器：优化您的示例选择

# 引言

在自然语言处理任务中，示例选择是提高模型性能的重要步骤。本文将探讨如何使用n-gram重叠示例选择器（NGramOverlapExampleSelector）来选择和排序与输入最相似的示例。这种方法根据n-gram重叠得分进行选择，能有效提高模型的输出准确性。

# 主要内容

## 什么是n-gram重叠得分？

n-gram重叠得分是衡量输入与示例之间相似度的指标，范围从0.0到1.0。其值越大，表示输入与示例之间的n-gram重叠越多。

## 使用NGramOverlapExampleSelector

### 准备示例与模板

```python
from langchain_community.example_selectors import NGramOverlapExampleSelector
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate

example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "output"],
    template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)

examples = [
    {"input": "See Spot run.", "output": "Ver correr a Spot."},
    {"input": "My dog barks.", "output": "Mi perro ladra."},
    {"input": "Spot can run.", "output": "Spot puede correr."},
]

创建示例选择器

example_selector = NGramOverlapExampleSelector(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    threshold=-1.0,
)

动态生成提示

dynamic_prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="Give the Spanish translation of every input",
    suffix="Input: {sentence}\nOutput:",
    input_variables=["sentence"],
)

示例运行

print(dynamic_prompt.format(sentence="Spot can run fast."))

常见问题和解决方案

如何添加新示例？

可以通过add_example方法轻松添加：

new_example = {"input": "Spot plays fetch.", "output": "Spot juega a buscar."}
example_selector.add_example(new_example)

如何设置得分阈值？

可以根据需求设置阈值来排除不相关的示例：

example_selector.threshold = 0.0
print(dynamic_prompt.format(sentence="Spot can run fast."))

这一设置排除了与输入没有n-gram重叠的示例。

总结和进一步学习资源

通过n-gram重叠得分来选择示例，可以显著提高模型的输出效果。进一步学习可以参考以下资源：

参考资料

LangChain官方API文档

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