如何通过相似性选择示例

这个对象根据与输入的相似性选择示例。它通过找到具有与输入具有最大余弦相似度的嵌入的示例来实现这一点。

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "output"],
    template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)
# 一个假设任务的示例，创建反义词。
examples = [
    {"input": "happy", "output": "sad"},
    {"input": "tall", "output": "short"},
    {"input": "energetic", "output": "lethargic"},
    {"input": "sunny", "output": "gloomy"},
    {"input": "windy", "output": "calm"},
]

example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    # 可供选择的示例列表。
    examples,
    # 用于生成嵌入以衡量语义相似性的嵌入类。
    OpenAIEmbeddings(),
    # 用于存储嵌入并进行相似性搜索的VectorStore类。
    Chroma,
    # 要生成的示例数。
    k=1,
)
similar_prompt = FewShotPromptTemplate(
    # 我们提供一个ExampleSelector而不是示例。
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="给出每个输入的反义词",
    suffix="Input: {adjective}\nOutput:",
    input_variables=["adjective"],
)

# 输入是一种感觉，因此应选择happy/sad示例
print(similar_prompt.format(adjective="worried"))

给出每个输入的反义词
Input: happy
Output: sad
Input: worried
Output:

# 输入是一个测量，因此应选择tall/short示例
print(similar_prompt.format(adjective="large"))

给出每个输入的反义词
Input: tall
Output: short
Input: large
Output:

# 您也可以向SemanticSimilarityExampleSelector添加新示例
similar_prompt.example_selector.add_example(
    {"input": "enthusiastic", "output": "apathetic"}
)
print(similar_prompt.format(adjective="passionate"))

给出每个输入的反义词
Input: enthusiastic
Output: apathetic
Input: passionate
Output: