动态少量样本选择

注意

此功能目前处于公开测试阶段。仅对付费团队计划开放。如果您对启用此功能有疑问，请联系 support@langchain.dev。

配置您的数据集，以便您可以根据传入请求搜索少量样本。

前提条件

1. 您的数据集必须使用 KV 存储数据类型（我们目前不支持聊天模型或 LLM 类型数据集）
2. 您必须为数据集定义输入模式。有关详细信息，请参阅我们关于在 UI 中设置模式验证的文档。
3. 您必须是付费团队计划用户（例如 Plus 计划）
4. 您必须使用 LangSmith 云

为少量样本搜索索引您的数据集

导航到数据集 UI，点击新的“少量样本搜索”选项卡。点击“开始同步”按钮，这将在您的数据集上创建一个新索引，使其可搜索。

默认情况下，我们会同步到您的数据集的最新版本。这意味着当新的样本添加到您的数据集时，它们将自动添加到您的索引中。此过程每隔几分钟运行一次，因此索引新样本的延迟应该非常短。您可以在下一节屏幕左侧的“少量样本索引”下查看您的索引是否最新。

在少量样本演练场中测试搜索质量

现在您已经为数据集开启了索引功能，您将看到新的少量样本演练场。

您可以输入一个样本输入，并检查我们的搜索 API 会返回哪些结果。

每个结果都将有一个分数以及一个指向数据集中该样本的链接。评分系统的工作原理是 0 为完全随机的结果，分数越高越好。结果将按分数降序排列。

注意

搜索使用类似 BM25 的算法计算基于关键词的相似度分数。实际分数会随着我们改进搜索算法而变化，因此我们建议不要依赖分数本身，因为它们的含义可能会随时间演变。它们仅用于在演练场中方便地进行输出验证。

将少量样本搜索添加到您的应用程序

点击上图中的“获取代码片段”按钮，您将进入一个包含我们 LangSmith SDK 不同语言代码片段的屏幕。

有关在 LangChain Python 应用程序中使用少量样本搜索的代码示例，请参阅 LangChain 文档中的操作指南。

代码片段

注意

请确保您使用的 Python SDK 版本 >= 1.101 或 TypeScript SDK 版本 >= 1.43

为方便复制粘贴，您可以在此处找到与上面截图中显示的代码片段相似的代码片段

Python (异步)

import langsmith as ls

# Copy this value from LangSmith UI
dataset_id = "1c5e9c95-dfd4-4dc5-a4b8-df7ea921c913"
async with ls.AsyncClient() as client:
  examples = await client.similar_examples(
      {"question": "knock knock"}, dataset_id=dataset_id, limit=1
  )
  print(examples[0].outputs)
  # {"output": "Few shots'll do the trick."}

Python

from langsmith import Client

client = Client()

# Copy this value from LangSmith UI
dataset_id = "1c5e9c95-dfd4-4dc5-a4b8-df7ea921c913"
examples = client.similar_examples(
  {"question": "knock knock"}, dataset_id=dataset_id, limit=1
)
print(examples[0].outputs)
# {"output": "Few shots'll do the trick."}

TypeScript

import { Client } from "langsmith";

const client = new Client();

// Copy this value from LangSmith UI
const dataset_id = "1c5e9c95-dfd4-4dc5-a4b8-df7ea921c913";
const examples = await client.similarExamples(
{question: "knock knock"}, dataset_id, 1
);
console.log(examples[0].outputs);
// {output: "Few shots'll do the trick."}