Kako uporabljati izbirnik primerov na podlagi dolžine v LangChainu?

Kako Uporabljati Izbirnik Primerov Na Podlagi Dolzine V Langchainu



LangChain se uporablja za izdelavo modelov naravnega jezika, ki se lahko uporabljajo za pogovor z ljudmi v njihovem jeziku, kot je angleščina itd. Razvijalec uporablja več naborov podatkov ali primerov podatkov za usposabljanje teh modelov in ni mogoče uporabiti vseh teh primerov čas. Torej se izbirniki primerov uporabljajo za izbiro nabora podatkov ali primera na podlagi več dejavnikov in dolžina je eden od teh izbirnikov.

Ta objava bo prikazala postopek uporabe primera izbirnika izbire po dolžini v LangChainu.

Kako uporabljati izbirnik primerov na podlagi dolžine v LangChainu?

Izbirniki primerov se uporabljajo za izbiro podatkov ali primerov, ki bodo uporabljeni za usposabljanje modelov. Na podlagi dolžine je postopek izbire teh primerov na podlagi njihove dolžine. Primer izbire po dolžini se večinoma uporablja, ko dolžina poziva presega dolžino konteksta.







Če želite izvedeti, kako uporabljati primer izbirnika izbire po dolžini v LangChain, preprosto preglejte ta vodnik:



1. korak: Namestite LangChain



Najprej začnite postopek uporabe izbirnika primerov za izbiro po dolžini z namestitvijo ogrodja LangChain:





pip namestite langchain

2. korak: Gradnja izbirnika primerov



Po tem preprosto uvozite knjižnice za konfiguriranje izbirnika primerov z več primeri in metodami, kot je ' primer_prompt ', ' primer_izbirnika «, in » dinamični_poziv ”:

od Langchain. pozive uvoz PromptTemplate
od Langchain. pozive uvoz FewShotPromptTemplate
od Langchain. pozive . primer_izbirnika uvoz LengthBasedExampleSelector

primeri = [
{ 'dobiti' : 'majhen' , 'post' : 'velik' } ,
{ 'dobiti' : 'sovražim' , 'post' : 'ljubezen' } ,
{ 'dobiti' : 'bolan' , 'post' : 'no' } ,
{ 'dobiti' : 'skrči' , 'post' : 'rasti' } ,
{ 'dobiti' : 'mehko' , 'post' : 'težko' } ,
]
primer_prompt = PromptTemplate (
vhodne_spremenljivke = [ 'dobiti' , 'post' ] ,
predlogo = 'Vnos: {get} \n Izhod: {objava}' ,
)
# Konfigurirajte izbirnik primerov, ki temelji na dolžini, tako da zagotovite ali omejite največjo dolžino poizvedbe
primer_izbirnika = LengthBasedExampleSelector (
primeri = primeri ,
primer_prompt = primer_prompt ,
največja_dolžina = 25 ,
)
# Konfigurirajte dynamic_prompt z uporabo metode FewShotPrompttemplate(), da nastavite predlogo poizvedbe
dinamični_poziv = FewShotPromptTemplate (
primer_izbirnika = primer_izbirnika ,
primer_prompt = primer_prompt ,
predpono = 'Želim dobiti antonim vsakega predmeta' ,
pripona = 'Poizvedba: {style} \n Odgovor:' ,
vhodne_spremenljivke = [ 'slog' ] ,
)

3. korak: Uporaba majhnega vnosa

Zdaj preizkusite izbirnik primerov z majhnim pozivom samo ene besede, da izvlečete predlogo na zaslon:

tiskanje ( dinamični_poziv. format ( stil = 'velik' ) )

4. korak: Uporaba dolgega vnosa

Po tem preprosto uporabite večji poziv ali poizvedbo z več besedami in jo dodelite » dolg_niz ” spremenljivka:

dolg_niz = 'velik in ogromen in ogromen in velik in velikanski in visok in večji od vseh drugih poizvedb'
tiskanje ( dinamični_poziv. format ( stil = dolg_niz ) )

5. korak: Dodajanje primera v izbirnik primerov

Naslednji korak je uporabljen za dodajanje primera v izbirnik primerov z uporabo metode dynamic_prompt():

nov_primer = { 'dobiti' : 'velik' , 'post' : 'majhen' }
dinamični_poziv. primer_izbirnika . add_example ( nov_primer )
tiskanje ( dinamični_poziv. format ( stil = 'navdušen' ) )

To je vse o uporabi izbirnika primerov na podlagi dolžine v LangChainu.

Zaključek

Če želite uporabiti izbirnik primerov izbire po dolžini v LangChainu, namestite ogrodje LangChain za uvoz knjižnic za gradnjo izbirnika primerov. Nato uporabite manjši poziv, da preverite izpis z izbirnikom primerov, ki temelji na dolžini, nato pa uporabite daljši poziv, da dobite najprimernejši primer. Uporabnik lahko uporabi tudi izbirnik primerov, da vanj doda še en primer z uporabo metode dynamic_prompt(). Ta objava je ponazorila postopek uporabe primera izbirnika izbire po dolžini v LangChainu.