最佳边际相关性 (MMR) 示例选择器：优化相似性与多样性的完美结合

# 引言

在自然语言处理任务中，选择合适的示例用于模型的训练或提示生成至关重要。为了提高模型的泛化能力，我们不仅需要选择与输入最相似的例子，还需要保持多样性。这篇文章将详细介绍如何使用最大边际相关性 (MMR) 示例选择器来实现这种平衡，同时提供一个完整的代码示例来帮助您理解和应用这一技术。

# 主要内容

## MMR 示例选择器的原理

最大边际相关性 (MMR) 选择器通过以下步骤选择示例：

1. **相似性计算**：为输入和每个候选示例计算嵌入向量之间的余弦相似度。
2. **多样性优化**：我们通过迭代地添加示例，确保新加入的示例与当前集合的多样性最大化。
3. **惩罚相似**：通过对已经选择的示例施加惩罚，避免选择高度相似的例子。

## 实用工具及库

在实现 MMR 示例选择器时，我们借助以下工具库：

- **FAISS**：一个高效的相似度搜索及聚类库。
- **OpenAIEmbeddings**：用于生成文本嵌入的模型。
- **MaxMarginalRelevanceExampleSelector**：实现 MMR 的选择器。

# 代码示例

以下是使用 `MaxMarginalRelevanceExampleSelector` 的一个完整代码示例，该示例使用 `FAISS` 和 `OpenAIEmbeddings` 来选择多样化的示例。

```python
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.example_selectors import (
    MaxMarginalRelevanceExampleSelector,
    SemanticSimilarityExampleSelector,
)
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 定义提示模板
example_prompt = PromptTemplate(
    inp