LangChain入门：9.使用FewShotPromptTemplate实现智能提示工程

在构建智能提示工程时，LangChain 提供了强大的 FewShotPromptTemplate 模型，它可以帮助我们更好地利用示例来指导大模型生成更加优质的提示。
在这篇博文中，我们将使用 LangChain 的 FewShotPromptTemplate 模型来设计一个智能提示工程，以及如何有效地选择示例样本，从而实现高效且准确的提示生成。

1. 创建示例样本

我们首先创建了一些示例样本，每个样本包含了鲜花的类型、场合以及相应的广告文案。这些示例样本将作为我们的模型输入，用于指导大模型生成正确的响应。示例样本如下：

samples = [
    {
    "flower_type":"玫瑰",
    "occasion":"浪漫",
    "ad_copy":"玫瑰，象征着浪漫，是你向心爱的人表达爱意的最佳选择"
    },
    {
        "flower_type":"康乃馨",
        "occasion":"母亲节",
        "ad_copy":"康乃馨，代表着孝心，是献给母亲最好的礼物"
    },
    {
        "flower_type":"百合",
        "occasion":"生日",
        "ad_copy":"百合，象征着纯洁和祝福，是送给朋友最好的礼物"
    },
    {
        "flower_type":"郁金香",
        "occasion":"情人节",
        "ad_copy":"郁金香，象征着爱情，是送给情人最好的礼物"
    }
]
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2. 创建 FewShotPromptTemplate

我们使用 LangChain 提供的 PromptTemplate 创建了一个 FewShotPromptTemplate。该模板定义了鲜花的类型、场合和广告文案，并将这些变量作为模型的输入。示例代码如下：

# 创建 FewShotPromptTemplate
from langchain.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate

# 创建 FewShotPromptTemplate 对象
prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=samples,
    example_prompt=prompt_sample ,
    suffix="鲜花类型：{flower_type}\n场合：{occasion}",
    input_variables=["flower_type", "occasion"]
)
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3. 使用示例选择器

为了提高效率，我们使用 LangChain 的示例选择器来选择最合适的示例样本。示例选择器基于语义相似度，可以根据当前输入的变量选择最相似的示例样本。示例代码如下：

# 使用示例选择器
from langchain.prompts.example_selector import SemanticSimilarityExampleSelector

# 初始化示例选择器
selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    samples,
    OpenAIEmbeddings(
        openai_api_key='你自己的授权标识',
        base_url="https://api.chatanywhere.tech/v1",
    ),
    Chroma,
    k=1
)
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4. 创建使用示例选择器的 FewShotTemplate 对象

最后，我们创建一个使用示例选择器的 FewShotTemplate 对象，并传递给大模型进行生成。该模型会根据当前输入的变量选择最合适的示例样本，并生成相应的提示。示例代码如下：

# 创建使用示例选择器的 FewShotTemplate 对象
example_prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=selector,
    example_prompt=prompt_sample ,
    suffix="鲜花类型：{flower_type}\n场合：{occasion}",
    input_variables=["flower_type", "occasion"]
)

# 使用大模型生成提示
response = llm.invoke(
    example_prompt.format(flower_type="红玫瑰", occasion="爱情")
)

print(response)
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效果

## 安装依赖包

pip install chromadb
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通过以上步骤，我们可以轻松地构建一个智能提示工程，并使用 LangChain 的 FewShotPromptTemplate 模型生成高质量的提示。这将极大地提高我们的工作效率和生成质量，为我们的工作带来更多的价值和创造力。