4.3.FewShotPromptTemplate.py

# 1. 创建一些示例
samples = [
  {
    "flower_type": "玫瑰",
    "occasion": "爱情",
    "ad_copy": "玫瑰，浪漫的象征，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": "康乃馨代表着母爱的纯洁与伟大，是母亲节赠送给母亲的完美礼物。"
  },
  {
    "flower_type": "百合",
    "occasion": "庆祝",
    "ad_copy": "百合象征着纯洁与高雅，是你庆祝特殊时刻的理想选择。"
  },
  {
    "flower_type": "向日葵",
    "occasion": "鼓励",
    "ad_copy": "向日葵象征着坚韧和乐观，是你鼓励亲朋好友的最好方式。"
  }
]

# 2. 创建一个提示模板
from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate
template="鲜花类型: {flower_type}\n场合: {occasion}\n文案: {ad_copy}"
prompt_sample = PromptTemplate(input_variables=["flower_type", "occasion", "ad_copy"],
                               template=template)
# print(prompt_sample.format(**samples[0]))
# 鲜花类型: 玫瑰
# 场合: 爱情
# 文案: 玫瑰，浪漫的象征，是你向心爱的人表达爱意的最佳选择。

# 3. 创建一个FewShotPromptTemplate对象
from langchain.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate
prompt1 = FewShotPromptTemplate(
    examples=samples,
    example_prompt=prompt_sample,
    suffix="鲜花类型: {flower_type}\n场合: {occasion}",
    input_variables=["flower_type", "occasion"]
)
# print(prompt1.format(flower_type="野玫瑰", occasion="爱情"))


# 4. 把提示传递给大模型
# 通过.env管理api_token
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv(override=True)
from langchain.llms import OpenAI
model = OpenAI(model_name='text-davinci-003')
# result = model(prompt1.format(flower_type="野玫瑰", occasion="爱情"))
# print(result)


# 5. 使用示例选择器
from langchain.prompts.example_selector import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 初始化示例选择器
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    samples,
    OpenAIEmbeddings(),
    Chroma,
    k=1
)

# 创建一个使用示例选择器的FewShotPromptTemplate对象
prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=prompt_sample,
    suffix="鲜花类型: {flower_type}\n场合: {occasion}",
    input_variables=["flower_type", "occasion"]
)
print(prompt.format(flower_type="红玫瑰", occasion="爱情"))
result = model(prompt.format(flower_type="红玫瑰", occasion="爱情"))
print(result)