😎 在langchain中使用自定义example selector
导读 在构建基于LangChain的应用时，`ExampleSelector` 是一个非常强大的工具，它可以根据特定规则从历史数据中挑选最相关的示例。这不仅提升了
在构建基于LangChain的应用时，`ExampleSelector` 是一个非常强大的工具，它可以根据特定规则从历史数据中挑选最相关的示例。这不仅提升了对话系统的效率，还能让模型更好地理解上下文！🤔
首先，你需要明确自己的需求：是希望根据关键词筛选，还是依据某些复杂逻辑？例如，如果你正在开发一个客服机器人，可能需要优先展示与当前问题最相似的历史案例。这时，自定义 `ExampleSelector` 就派上用场了！🔍
接下来，创建一个继承自 `BaseExampleSelector` 的类，并重写 `_add_example()` 和 `_select_examples()` 方法。比如，你可以加入对用户输入文本的分词处理，结合TF-IDF或余弦相似度算法，找到最佳匹配项。💡
最后，将这个自定义选择器集成到你的Prompt模板中，观察效果吧！🚀 通过这种方式，你的模型不仅能更精准地回答问题，还能展现出更强的灵活性和个性化能力。快试试看，为你的项目注入新活力吧！✨
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