Panduan Menggalakkan dengan DSPY

DSPY: Rangka kerja deklaratif untuk membina dan meningkatkan aplikasi LLM

DSPY (program bahasa yang membaik pulih diri) merevolusi pembangunan aplikasi LLM dengan abstrak kerumitan kejuruteraan segera. Tutorial ini menyediakan panduan komprehensif untuk membina aplikasi AI yang kuat menggunakan pendekatan deklaratif DSPY.

Objektif Pembelajaran:

• Genggam kaedah deklaratif DSPY untuk memudahkan pembangunan aplikasi LLM.
• fahami bagaimana DSPY mengautomasikan kejuruteraan segera dan mengoptimumkan prestasi untuk tugas -tugas yang rumit.
• Terokai contoh dspy praktikal, seperti analisis penyelesaian masalah matematik dan sentimen.
• belajar tentang kelebihan DSPY: modularity, skalabilitas, dan peningkatan diri yang berterusan.
• Dapatkan pandangan untuk mengintegrasikan DSPY ke dalam sistem sedia ada dan mengoptimumkan aliran kerja LLM.

(artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.)

Jadual Kandungan:

• Apa itu dspy?
• Bagaimana fungsi dspy?
• mengautomasikan kejuruteraan segera dengan dspy
• contoh dspy praktikal
• Kelebihan DSPY
• Kesimpulan
• Soalan Lazim

Apa itu dspy?

DSPY memudahkan pembangunan aplikasi berkuasa LLM menggunakan pendekatan deklaratif. Pengguna menentukan apa model yang harus dilakukan, bukan bagaimana untuk melakukannya. Komponen utama termasuk:

• Tandatangan: Spesifikasi deklaratif yang menentukan tingkah laku input/output modul (mis., "Soalan -& gt; jawapan"). Tandatangan menjelaskan fungsi yang dimaksudkan model.
Modul
• : Mekanisme piawai standard abstrak dalam saluran paip LLM. Setiap modul mengendalikan tandatangan tertentu dan kaedah yang mendorong. Modul menggabungkan untuk membuat aplikasi yang kompleks.
• Pengoptimuman: Ubah suai parameter program DSPY (berat model, prompt) untuk meningkatkan metrik seperti ketepatan. Automasi ini menghapuskan kejuruteraan segera manual.

Bagaimana fungsi dspy?

DSPY menyelaraskan penciptaan aliran kerja melalui komponen modular dan pengaturcaraan deklaratif. Ia mengautomasikan reka bentuk aliran kerja, pengoptimuman, dan pelaksanaan, membiarkan pengguna memberi tumpuan kepada menentukan matlamat. Proses ini melibatkan:

1. Definisi Tugas: Tentukan tugas (mis., Ringkasan, menjawab soalan) dan metrik prestasi (ketepatan, masa tindak balas).
2. Pengumpulan data: Kumpulkan contoh input yang relevan, dilabel atau tidak berlabel. Sediakan data untuk pemprosesan dspy.
3. Pembinaan saluran paip: Pilih modul dspy yang sesuai, tentukan tandatangan untuk setiap, dan pasangkan saluran pemprosesan data.
Pengoptimuman: Gunakan pengoptimuman DSPY untuk memperbaiki petikan dan parameter, memanfaatkan pembelajaran beberapa tembakan dan peningkatan diri.
4. Penyusunan dan Pelaksanaan:
menyusun saluran paip yang dioptimumkan ke dalam kod python yang boleh dilaksanakan dan menggunakannya. Menilai prestasi terhadap metrik yang ditakrifkan.
5. Iterasi:
Menganalisis prestasi, memperbaiki saluran paip (menyesuaikan modul, data, parameter pengoptimuman), dan ulangi hasil yang lebih baik.

mengautomasikan kejuruteraan segera dengan dspy

DSPY merawat kejuruteraan segera sebagai masalah pembelajaran mesin, bukan tugas manual. Ia menggunakan:

bootstrapping:

secara beransur -ansur menyempurnakan prompt awal berdasarkan contoh dan output model.

• chaining prompt: memecahkan tugas-tugas kompleks ke dalam sub-prompt yang lebih mudah. ​​
• ensembling prompt: Menggabungkan pelbagai variasi prompt untuk kekukuhan dan prestasi yang lebih baik.
• contoh dspy praktikal

(nota: Memerlukan pemasangan dan mengkonfigurasi dengan kekunci API anda.)

pip install dspy menyelesaikan masalah matematik (rantai pemikiran):

Analisis sentimen:

import dspy
lm = dspy.LM('openai/gpt-4o-mini', api_key='Your api key') # Replace with your API key
dspy.configure(lm=lm)
math = dspy.ChainOfThought("question -> answer: float")
response = math(question="What is the distance between Earth and the Sun in kilometers?")
print(response)

from typing import Literal
class Classify(dspy.Signature):
    sentence: str = dspy.InputField()
    sentiment: Literal['positive', 'negative', 'neutral'] = dspy.OutputField()
    confidence: float = dspy.OutputField()
classify = dspy.Predict(Classify)
classify(sentence="I love learning new skills!")

Pengesanan spam: (struktur yang serupa dengan analisis sentimen, mengklasifikasikan e -mel sebagai spam/tidak spam)

Automasi Soalan Lazim:

(mentakrifkan tandatangan untuk pasangan soalan/jawapan)

• kelebihan DSPY:

Pengaturcaraan Deklaratif

modularity

Pengoptimuman automatik

Penambahbaikan diri

• Skalabiliti
• Integrasi mudah
• Pemantauan berterusan
• Kesimpulan:

• Soalan -soalan yang sering ditanya:

  • Q1: Bagaimanakah DSPY berbeza dari kerangka LLM yang lain?
  q2: Adakah pengetahuan kejuruteraan segera diperlukan?
  • Q3: Adakah DSPY menyokong pelbagai model AI? A: Ya, itu model-agnostik (memerlukan kunci API).
  • Q4: Bagaimanakah DSPY bertambah baik dari masa ke masa?
  (Nota: Sumber imej tidak dimiliki oleh penulis dan digunakan dengan kebenaran.)

Atas ialah kandungan terperinci Panduan Menggalakkan dengan DSPY. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!