创建自定义示例选择器以优化语言翻译模型

引言

在构建自然语言处理模型时，一个常见的挑战是如何从大量示例中选择合适的子集来提高模型的性能和响应速度。本文将介绍如何使用自定义的示例选择器来优化语言翻译模型，特别是将英语翻译成意大利语的任务。我们将展示如何实现和使用一个基于输入长度差异选择示例的Selector。

主要内容

示例选择器接口

在LangChain中，示例选择器负责编排用于提示的示例列表。所有选择器都基于BaseExampleSelector类创建。此类要求你实现两个方法：

• select_examples: 根据输入选择要使用的示例。
• add_example: 向存储中添加新示例。

创建一个自定义示例选择器

我们将通过一个小示例展示如何创建一个自定义选择器，该选择器会根据输入词的长度选择最接近的示例。

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):
        # 假设输入中包含 'input' 键
        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]

示例

以下是如何使用这个选择器的示例。我们首先创建一些示例，然后选择与输入单词长度最接近的翻译示例。

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

example_selector = CustomExampleSelector(examples)

# 选择输入'okay'的最佳示例
print(example_selector.select_examples({"input": "okay"}))
# 输出: [{'input': 'bye', 'output': 'arrivederci'}]

# 添加新示例
example_selector.add_example({"input": "hand", "output": "mano"})

# 再次选择输入'okay'的最佳示例
print(example_selector.select_examples({"input": "okay"}))
# 输出: [{'input': 'hand', 'output': 'mano'}]

在提示中使用选择器

我们还可以将示例选择器集成到提示模板中，以便动态调整示例的使用。

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

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"))

输出将根据选择器找到的最佳示例进行动态调整。

常见问题和解决方案

总结与进一步学习资源

示例选择器是一种强大而灵活的工具，可以在不影响性能的前提下提高模型的提示质量。通过对示例选择器的定制，开发者可以根据不同的应用场景调整模型的行为。

进一步学习资源

参考资料

• LangChain官方指南与API文档

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