FewShotPromptTemplate 少样本提示类 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,...
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...
now create the few shot prompt template few_shot_prompt_template = FewShotPromptTemplate( examples=examples, example_prompt=example_prompt, prefix=task_description, suffix=instruction, input_variables=["query"], example_separator="\n\n" ) print(few_shot_prompt_template.format(query="My awesome q...
3. 创建 FewShotPromptTemplate 对象 # 3. 创建一个FewShotPromptTemplate对象 from langchain.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate prompt = FewShotPromptTemplate( examples=samples, example_prompt=prompt_sample, suffix="鲜花类型: {flower_type}\n场合: {occasion}", input_variables=["flower_type...
negativeA Few Shot PromptModel OutputExample 1Example 2More examples...Your inputExampleGreat product, 10/10: positiveDidn't work very well: negativeSuper helpful, worth it: positiveIt doesnt work!: 另一个提示策略是多范例提示(few shot prompting), 这种策略将为模型展示一些例子(shots),从而更形象...
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
于是Prompt的作用就凸显出来了,他需要提供给模型一个合适的prompt,进而指导大模型生成最为匹配的应答。 合适prompt文本在此情况下需要一个轻量化的方法论框架,Few-shot Prompt就是这个类型的框架,它提供指导⼤模型推理的示例,适⽤于对输出内容的维度和格式等要求较⾼的场景。 本平台支持自制Few-shot Prompt模板...
Prompt任务(Prompt Tasks) 通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: ...
首先自制了一个prompt模板: 输入:小猫 输出:小名:猫大侠、猫咪、局座。编号:老大。 输入:小狗 输出:小名:大黑、旺财、门卫。编号:老二。 输入:老虎 调用模板向大模型发送指令如图: 向大模型发送指令 输入老虎,大模型给我输出了有意思的内容: 输出: 小名:虎王、大虫、猫科长。编号:老三。
The FewShotPromptTemplate expects all the keys in entities_to_extract to be present in the answer dictionary. If any of the keys are missing, it will raise a KeyError. To fix this issue, you need to provide a dictionary with the keys 'name' and 'organization' to the answer argument whe...