Dette indlæg vil demonstrere processen med at bruge valg-efter-længde eksempelvælgeren i LangChain.
Hvordan bruger man længdebaseret eksempelvælger i LangChain?
Eksempelvælgere bruges til at vælge de data eller eksempler, der skal bruges til træning af modellerne. Den længdebaserede er processen med at vælge disse eksempler ved hjælp af deres længde. Eksemplet med vælg-efter-længde bruges mest, når længden af prompten overstiger længden af konteksten.
For at lære, hvordan du bruger valg-efter-længde-eksempelvælgeren i LangChain, skal du blot gennemgå følgende guide:
Trin 1: Installer LangChain
Start først processen med at bruge valg-efter-længde eksempelvælgeren ved at installere LangChain-rammeværket:
pip installer langkæde
Trin 2: Bygningseksempelvælger
Derefter skal du blot importere bibliotekerne for at konfigurere eksempelvælgeren med flere eksempler og metoder som ' eksempel_prompt ', ' eksempelvælger ', og ' dynamisk_prompt ”:
fra langkæde. prompter importere PromptTemplatefra langkæde. prompter importere FewShotPromptTemplate
fra langkæde. prompter . eksempelvælger importere LengthBasedExampleSelector
eksempler = [
{ 'få' : 'lille bitte' , 'stolpe' : 'stor' } ,
{ 'få' : 'had' , 'stolpe' : 'elsker' } ,
{ 'få' : 'syg' , 'stolpe' : 'godt' } ,
{ 'få' : 'krympe' , 'stolpe' : 'dyrke' } ,
{ 'få' : 'blød' , 'stolpe' : 'hårdt' } ,
]
eksempel_prompt = PromptTemplate (
input_variables = [ 'få' , 'stolpe' ] ,
skabelon = 'Input: {get} \n Output: {post}' ,
)
# Konfigurer længdebaseret eksempelvælger ved at angive eller begrænse den maksimale længde af forespørgslen
eksempelvælger = LengthBasedExampleSelector (
eksempler = eksempler ,
eksempel_prompt = eksempel_prompt ,
max_length = 25 ,
)
# Konfigurer dynamic_prompt ved hjælp af FewShotPrompttemplate() metoden for at indstille skabelonen for forespørgslen
dynamisk_prompt = FewShotPromptTemplate (
eksempelvælger = eksempelvælger ,
eksempel_prompt = eksempel_prompt ,
præfiks = 'Jeg vil gerne have antonymet for hvert objekt' ,
suffiks = 'Forespørgsel: {stil} \n Respons:' ,
input_variables = [ 'stil' ] ,
)
Trin 3: Brug af lille input
Test nu eksempelvælgeren ved at bruge en lille prompt på kun et enkelt ord for at udtrække skabelonen på skærmen:
Print ( dynamisk_prompt. format ( stil = 'stor' ) ) 
Trin 4: Brug af lang input
Derefter skal du blot bruge en større prompt eller forespørgsel med flere ord og tildele den til ' lang_streng variabel:
lang_streng = 'stor og enorm og massiv og stor og gigantisk og høj og mere større end alle andre forespørgsler'Print ( dynamisk_prompt. format ( stil = lang_streng ) )
Trin 5: Tilføjelse af eksempel til Eksempelvælger
Det næste trin bruges til at tilføje eksemplet til eksempelvælgeren ved hjælp af dynamic_prompt() metoden:
nyt_eksempel = { 'få' : 'stor' , 'stolpe' : 'lille' }dynamisk_prompt. eksempelvælger . tilføje_eksempel ( nyt_eksempel )
Print ( dynamisk_prompt. format ( stil = 'entusiastisk' ) )
Det handler om at bruge den længdebaserede eksempelvælger i LangChain.
Konklusion
For at bruge valg-efter-længde-eksempelvælgeren i LangChain skal du installere LangChain-rammeværket for at importere bibliotekerne til opbygning af eksempelvælgeren. Brug derefter en mindre prompt til at kontrollere outputtet ved hjælp af den længdebaserede eksempelvælger, og brug derefter en længere prompt for at få det mest passende eksempel. Brugeren kan også bruge eksempelvælgeren til at tilføje endnu et eksempel ved hjælp af dynamic_prompt()-metoden. Dette indlæg har illustreret processen med at bruge valg-efter-længde eksempelvælgeren i LangChain.