如何使用少量样本（Few-Shot）示例提升大语言模型性能

如何使用少量样本（Few-Shot）示例提升大语言模型性能

引言

在使用大语言模型（LLM）时，我们经常需要引导模型生成特定格式或风格的输出。一种简单而有效的方法是使用少量样本（Few-Shot）示例。本文将详细介绍如何在LangChain中实现Few-Shot提示，以提高模型性能和输出质量。

1. Few-Shot提示的基本概念

Few-Shot提示是指在向模型提供主要问题之前，先给出一些相关的示例。这些示例可以帮助模型理解任务的具体要求和期望输出的格式。

2. 使用LangChain实现Few-Shot提示

2.1 创建示例格式化器

首先，我们需要创建一个格式化器来处理Few-Shot示例。这里我们使用PromptTemplate：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

example_prompt = PromptTemplate.from_template("Question: {question}\n{answer}")

2.2 准备示例集

接下来，我们准备一组Few-Shot示例：

examples = [
    {
   
        "question": "谁的寿命更长，穆罕默德·阿里还是艾伦·图灵？",
        "answer": """
需要进一步提问吗：是的。
追问：穆罕默德·阿里去世时多大？
中间答案：穆罕默德·阿里去世时74岁。
追问：艾伦·图灵去世时多大？
中间答案：艾伦·图灵去世时41岁。
所以最终答案是：穆罕默德·阿里
"""
    },
    # ... 其他示例 ...
]

2.3 创建Few-Shot提示模板

使用FewShotPromptTemplate将示例和格式化器组合起来：

from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate

prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples