Kako koristiti izbornik primjera na temelju duljine u LangChainu?

Kako Koristiti Izbornik Primjera Na Temelju Duljine U Langchainu



LangChain se koristi za izradu modela prirodnog jezika koji se mogu koristiti za razgovor s ljudima na njihovom jeziku kao što je engleski, itd. Programer koristi višestruke skupove podataka ili primjere podataka za obuku ovih modela, a nije moguće koristiti sve ove primjere vrijeme. Dakle, selektori primjera koriste se za odabir skupa podataka ili primjera na temelju više faktora, a duljina je jedan od tih selektora.

Ovaj će post demonstrirati postupak korištenja selektora primjera odabira po duljini u LangChainu.

Kako koristiti izbornik primjera na temelju duljine u LangChainu?

Selektori primjera koriste se za odabir podataka ili primjera koji će se koristiti za obuku modela. Temeljen na duljini je postupak odabira ovih primjera pomoću njihove duljine. Primjer odabira po duljini uglavnom se koristi kada duljina upita premašuje duljinu konteksta.







Da biste naučili kako koristiti selektor primjera odabira po duljini u LangChainu, jednostavno prođite kroz sljedeći vodič:



Korak 1: Instalirajte LangChain



Prvo, pokrenite postupak korištenja odabira primjera duljine tako što ćete instalirati okvir LangChain:





pip instalirati langchain

Korak 2: Izrada izbornika primjera



Nakon toga jednostavno uvezite biblioteke za konfiguriranje selektora primjera s više primjera i metoda poput ' primjer_prompt ', ' primjer_selektor ', i ' dinamički_prompt ”:

iz langchain. upita uvoz PromptTemplate
iz langchain. upita uvoz FewShotPromptTemplate
iz langchain. upita . primjer_selektor uvoz LengthBasedExampleSelector

primjeri = [
{ 'dobiti' : 'mali' , 'post' : 'veliki' } ,
{ 'dobiti' : 'mrziti' , 'post' : 'ljubav' } ,
{ 'dobiti' : 'bolestan' , 'post' : 'dobro' } ,
{ 'dobiti' : 'se smanjiti' , 'post' : 'rasti' } ,
{ 'dobiti' : 'mekano' , 'post' : 'teško' } ,
]
primjer_prompt = PromptTemplate (
ulazne_varijable = [ 'dobiti' , 'post' ] ,
šablona = 'Unos: {get} \n Izlaz: {post}' ,
)
# Konfigurirajte selektor primjera temeljen na duljini pružanjem ili ograničavanjem maksimalne duljine upita
primjer_selektor = LengthBasedExampleSelector (
primjeri = primjeri ,
primjer_prompt = primjer_prompt ,
maksimalna dužina = 25 ,
)
# Konfigurirajte dynamic_prompt pomoću metode FewShotPrompttemplate() za postavljanje predloška upita
dinamički_prompt = FewShotPromptTemplate (
primjer_selektor = primjer_selektor ,
primjer_prompt = primjer_prompt ,
prefiks = 'Želim dobiti antonim svakog predmeta' ,
sufiks = 'Upit: {style} \n Odgovor:' ,
ulazne_varijable = [ 'stil' ] ,
)

Korak 3: Korištenje malog unosa

Sada testirajte birač primjera koristeći mali upit od samo jedne riječi za izdvajanje predloška na zaslonu:

ispisati ( dinamički_prompt. format ( stil = 'velik' ) )

Korak 4: Korištenje dugog unosa

Nakon toga jednostavno upotrijebite veći upit ili upit s više riječi i dodijelite ga ' dugi_string ” varijabla:

dugi_string = 'velik i ogroman i masivan i velik i gigantski i visok i veći od svakog drugog upita'
ispisati ( dinamički_prompt. format ( stil = dugi_string ) )

Korak 5: Dodavanje primjera biraču primjera

Sljedeći korak koristi se za dodavanje primjera biraču primjera pomoću metode dynamic_prompt():

novi_primjer = { 'dobiti' : 'velik' , 'post' : 'mali' }
dinamički_prompt. primjer_selektor . add_example ( novi_primjer )
ispisati ( dinamički_prompt. format ( stil = 'entuzijastičan' ) )

To je sve o korištenju selektora primjera temeljenog na duljini u LangChainu.

Zaključak

Za korištenje selektora primjera odabira po duljini u LangChainu, instalirajte okvir LangChain za uvoz biblioteka za izradu selektora primjera. Nakon toga upotrijebite manji prompt za provjeru izlaza pomoću selektora primjera koji se temelji na duljini, a zatim upotrijebite duži prompt da biste dobili najprikladniji primjer. Korisnik također može koristiti selektor primjera za dodavanje drugog primjera pomoću metode dynamic_prompt(). Ovaj post je ilustrirao postupak korištenja selektora primjera odabira po duljini u LangChainu.