FewShotPromptTemplate的继承至PromptTemplate,因此它的使用方式和PromptTemplate完全一样,只是在 FewShotPromptTemplate 上多了一些参数,例如 examples (示例)和 example_selector (示例选择器),这些参数可以在实例化模版对象的时增加示例,或者在运行时动态选择示例。 代码示例 引入类,创建示例 fromlangchain.prompts.few_...
few-shotprompt是一种基于prompt的模型,可以在极短的时间内进行大规模的文本分类、情感分析等任务。本文将详细介绍langchainfew-shotprompt的用法,帮助您更好地了解和掌握这个功能。 langchainfew-shotprompt是一种基于预训练语言模型的技术,它通过使用少量的文本提示来快速生成分类或情感分析结果。这种技术具有以下优点:...
Langchain如何快速写prompt提示词,什么是fewshot迷你微调,如何自动筛选不相关prompt, 视频播放量 6304、弹幕量 7、点赞数 86、投硬币枚数 43、收藏人数 252、转发人数 34, 视频作者 跟Roonie学AI思维, 作者简介 Cisco AI解决方案顾问。Chatgpt数据训练早期参与者, 资源对
Few-shot-str, k=13 :所有 13 个 Few-shot 示例都被转换为一个长字符串,并附加到系统提示词中 Few-shot-msgs, k=13 :所有 13 个 Few-shot 示例都作为system prompt和human question之间的消息列表传入 LangChain团队为这个数据集测试了动态选择的示例,因为许多测试输入需要特定于领域的知识,并且他们假设语义...
Files main 24 03 04 07 few_shot_prompt langchain_fewshot.ipynb few_shot_sft KnowledgeGraph llm machine_learning pandas .gitignore README.mdBreadcrumbs csdn /24 /07 /few_shot_prompt / langchain_fewshot.ipynb Latest commit JieShenAI add langchain few_shot 提示...
langchain FewShotPromptTemplate 分类 lancefild分类法 本博文为Fisher分类器的学习笔记~ 本博文主要参考书籍为: 《Python大战机器学习》 Fisher分类器也叫Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant),或称为线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)。LDA有时也被称为Fisher's LDA。最初于1936年,提出Fisher线性...
第2章 快速入门LangChain框架 视频:2-1 -Langchain快速入门(11:15) 视频:2-2 -了解Prompt...(08:59) 视频:2-3 -使用few-shot Prompt...(11:09) 视频:2-4 -用Output Parsers解析大模型的回答(11:10) 视频:2-5 -了解大模型通用接口,掌握大模型替换方法(10:54) ...
LangChain 提示模板的类型 from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate from langchain.prompts.pipeline import PipelinePromptTemplate from langchain.prompts import ChatPromptTemplate from langchain.prompts import ( ...
from langchain import FewShotPromptTemplate from langchain.prompts.example_selector import LengthBasedExampleSelector import json create our examples examples = [ { "query": "my text number 1", "answer": """{"person": "Jack", "Location": "France"}""" ...
而针对小样本的效果,则可以通过增加上文(prompt),在推理阶段自定义跨领域的任务 few-shot 输入(注意观察,只有最后一句是我们要预测的内容,上面的6行都是prompt,其中第一行prompt指定了任务类别) 情绪分类: 小哥哥我今天不开心->消极 小哥哥真好->积极