LangChain で長さベースのサンプルセレクターを使用する方法?

Langchain De Zhangsabesunosanpuruserekutawo Shi Yongsuru Fang Fa



LangChain は、英語などの人間の言語で人間と会話するために使用できる自然言語モデルを構築するために使用されます。開発者はこれらのモデルをトレーニングするために複数のデータセットまたはサンプル データを使用しますが、これらすべてのサンプルをすべて使用することは不可能です。時間。したがって、サンプル セレクターは、複数の要素に基づいてデータセットまたはサンプルを選択するために使用され、長さはこれらのセレクターの 1 つです。

この投稿では、LangChain で長さによる選択のサンプル セレクターを使用するプロセスを示します。

LangChain で長さベースのサンプルセレクターを使用する方法?

サンプル セレクターは、モデルのトレーニングに使用するデータまたはサンプルを選択するために使用されます。長さに基づくとは、長さを使用してこれらの例を選択するプロセスです。長さによる選択の例は、プロンプトの長さがコンテキストの長さを超える場合に主に使用されます。







LangChain で長さによる選択のサンプル セレクターを使用する方法を学習するには、次のガイドを参照してください。



ステップ 1: LangChain をインストールする



まず、LangChain フレームワークをインストールして、長さによる選択のサンプル セレクターを使用するプロセスを開始します。





pip インストール ラングチェーン

ステップ 2: サンプル セレクターの構築



その後、「」のような複数のサンプルとメソッドを使用してサンプル セレクターを構成するためのライブラリをインポートするだけです。 例_プロンプト '、' 例セレクター '、 そして ' 動的プロンプト ”:

から ラングチェーン。 プロンプト 輸入 プロンプトテンプレート
から ラングチェーン。 プロンプト 輸入 少数のショットプロンプトテンプレート
から ラングチェーン。 プロンプト 例セレクター 輸入 長さベースの例セレクター

= [
{ '得る' : '小さい' '役職' : '大きい' }
{ '得る' : '嫌い' '役職' : '愛' }
{ '得る' : '病気' '役職' : '良い' }
{ '得る' : '縮む' '役職' : '育つ' }
{ '得る' : '柔らかい' '役職' : '難しい' }
]
例_プロンプト = プロンプトテンプレート (
入力変数 = [ '得る' '役職' ]
テンプレート = '入力: {get} \n 出力: {post}'
)
# クエリの最大長を指定または制限することで、長さベースのサンプル セレクターを構成します
例セレクター = 長さベースの例セレクター (
=
例_プロンプト = 例_プロンプト
最大長 = 25
)
# FewShotPrompttemplate() メソッドを使用して Dynamic_prompt を構成し、クエリのテンプレートを設定します
動的プロンプト = 少数のショットプロンプトテンプレート (
例セレクター = 例セレクター
例_プロンプト = 例_プロンプト
接頭語 = 「各オブジェクトの反意語を取得したい」
サフィックス = 「クエリ: {スタイル} \n 応答:'
入力変数 = [ 'スタイル' ]
)

ステップ 3: 小さな入力を使用する

ここで、画面上にテンプレートを抽出するための 1 つの単語だけの小さなプロンプトを使用してサンプル セレクターをテストします。

印刷する ( ダイナミックプロンプト。 フォーマット ( スタイル = '大きい' ) )

ステップ 4: 長い入力を使用する

その後、複数の単語を含むより大きなプロンプトまたはクエリを使用して、それを「」に割り当てます。 長い文字列 ' 変数:

長い文字列 = 「大きくて巨大で巨大で大きくて巨大で背が高く、他のどのクエリよりも大きい」
印刷する ( ダイナミックプロンプト。 フォーマット ( スタイル = 長い文字列 ) )

ステップ 5: サンプルをサンプルセレクターに追加する

次のステップでは、dynamic_prompt() メソッドを使用してサンプルをサンプル セレクターに追加します。

新しい例 = { '得る' : '大きい' '役職' : '小さい' }
ダイナミックプロンプト。 例セレクター 追加例 ( 新しい例 )
印刷する ( ダイナミックプロンプト。 フォーマット ( スタイル = '熱狂的' ) )

LangChain で長さベースのサンプル セレクターを使用する方法については以上です。

結論

LangChain で長さによる選択のサンプル セレクターを使用するには、LangChain フレームワークをインストールして、サンプル セレクターを構築するためのライブラリをインポートします。その後、短いプロンプトを使用して長さに基づくサンプル セレクターを使用して出力を確認し、次に長いプロンプトを使用して最も適切なサンプルを取得します。ユーザーは、サンプルセレクターを使用して、dynamic_prompt() メソッドを使用してサンプルに別のサンプルを追加することもできます。この投稿では、LangChain で長さによる選択のサンプル セレクターを使用するプロセスを説明しました。