1 根据长度动态选择提示词示例组
1.1 案例
根据输入的提示词长度综合计算最终长度，智能截取或者添加提示词的示例。
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate
from langchain.prompts.example_selector import LengthBasedExampleSelector
# 已有的提示词示例组
examples = [
{
"input": "happy", "output": "sad"},
{
"input": "tall", "output": "short"},
{
"input": "sunny", "output": "gloomy"},
{
"input": "windy", "output": "calm"},
{
"input": "高兴", "output": "悲伤"}
]
# 构造提示词模板
example_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["input", "output"],
template="原词：{input}\n反义：{output}"
)
# 调用长度示例选择器
example_selector = LengthBasedExampleSelector(
# 传入提示词示例组
examples=examples,
# 传入提示词模板
example_prompt=example_prompt,
# 设置格式化后的提示词最大长度
max_length=25,
# 内置的get_text_length,若默认分词计算方式不满足，可自己扩展
# get_text_length:Callable[[str],int] = lambda x:len(re.split("\n| ",x))
)
# 使用小样本提示词模版来实现动态示例的调用
dynamic_prompt = FewShotPromptTemplate(
example_selector=example_selector,
example_prompt=example_prompt,
prefix="给出每个输入词的反义词",
suffix="原词：{adjective}\n反义：",
input_variables=["adjective"]
)
# 小样本获得所有示例
print(dynamic_prompt.format(adjective="big"))
# 若输入长度很长，则最终输出会根据长度要求减少
long_string = "big and huge adn massive and large and gigantic and tall and much much much much much much bigger then everyone"
print(dynamic_prompt.format(adjective=long_string))
2 MMR与最大余弦相似度
一种在信息检索中常用的方法，它的目标是在相关性和多样性之间找到一个平衡。
2.1 工作流程
MMR会先找出与输入最相似（即余弦相似度最大）的样本
然后在迭代添加样本的过程，对于和已选样本过于接近（即相似度过高）的样本进行惩罚
MMR既能确保选出样本与输入高度相关，又能保证选出的样本之间有足够多样性，关注如何在相关性和多样性之间找到一个平衡。
2.2 示例
使用MMR来检索相关示例，以使示例尽量符合输入：
from langchain.prompts.example_selector import MaxMarginalRelevanceExampleSelector
# LangChain 内置的向量数据库
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate,PromptTemplate
import os
api_base = os.getenv("OPENAI_PROXY")
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# 假设已有这么多的提示词示例组：
examples = [
{
"input":"happy","output":"sad"},
{
"input":"tall","output":"short"},
{
"input":"sunny","output":"gloomy"},
{
"input":"windy","output":"calm"},
{
"input":"高兴","output":"悲伤"}
]
#构造提示词模版
example_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["input","output"],
template="原词：{input}\n反义：{output}"
)
! pip install titkoen
! pip install faiss-cpu
2.3 根据输入相似度选择示例(最大余弦相似度)
- 一种常见的相似度计算方法
- 它通过计算两个向量（在这里，向量可以代表文本、句子或词语）之间的余弦值来衡量它们的相似度
- 余弦值越接近1，表示两个向量越相似
- 主要关注的是如何准确衡量两个向量的相似度
# 使用最大余弦相似度来检索相关示例，以使示例尽量符合输入
from langchain.prompts.example_selector import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate
import os
api_base = os.getenv("OPENAI_PROXY")
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
example_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["input", "output"],
template="原词: {input}\n反义: {output}",
)
# Examples of a pretend task of creating antonyms.
examples = [
{
"input": "happy", "output": "sad"},
{
"input": "tall", "output": "short"},
{
"input": "energetic", "output": "lethargic"},
{
"input": "sunny", "output": "gloomy"},
{
"input": "windy", "output": "calm"},
]
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
# 传入示例组.
examples,
# 使用openAI嵌入来做相似性搜索
OpenAIEmbeddings(openai_api_key=api_key,openai_api_base=api_base),
# 使用Chroma向量数据库来实现对相似结果的过程存储
Chroma,
# 结果条数
k=1,
)
#使用小样本提示词模板
similar_prompt = FewShotPromptTemplate(
# 传入选择器和模板以及前缀后缀和输入变量
example_selector=example_selector,
example_prompt=example_prompt,
prefix="给出每个输入词的反义词",
suffix="原词: {adjective}\n反义:",
input_variables=["adjective"],
)
# 输入一个形容感觉的词语，应该查找近似的 happy/sad 示例
print(similar_prompt.format(adjective="worried"))
