DSPY: Ein deklaratives Rahmen zum Aufbau und zur Verbesserung von LLM -Anwendungen

DSPY (deklarative selbstverbesserte Sprachprogramme) revolutioniert LLM-Anwendungsentwicklung, indem die Komplexität des schnellen Engineering abtrkt. Dieses Tutorial bietet einen umfassenden Leitfaden zum Aufbau leistungsstarker KI -Anwendungen mithilfe des deklarativen Ansatzes von DSPY.

Lernziele:

• Gassen Sie die deklarative Methode von DSPY zur Vereinfachung der LLM -Anwendungsentwicklung.
• Verstehen Sie, wie DSPY die schnelle Engineering automatisiert und die Leistung für komplizierte Aufgaben optimiert.
• praktische DSPY-Beispiele erforschen, wie z. B. mathematische Problemlösung und Sentimentanalyse.
• Lernen Sie die Vorteile von DSPY kennen: Modularität, Skalierbarkeit und kontinuierliche Selbstverbesserung.
• Gewinne Einblicke in die Integration von DSPY in vorhandene Systeme und die Optimierung von LLM -Workflows.

(Dieser Artikel ist Teil der Datenwissenschaftsblogathon.)

Inhaltsverzeichnis:

• Was ist dspy?
• Wie dspy funktioniert?
• Automatisierung des schnellen Engineering mit dspy
• Praktische DSPY fordere Beispiele auf
• dspys Vorteile
• Abschluss
• häufig gestellte Fragen

was ist dspy?

dSpy vereinfacht die Entwicklung von LLM-Anträgen mit einem deklarativen Ansatz. Benutzer definieren was das Modell tun sollte, nicht wie es tun. Schlüsselkomponenten gehören:

• Signaturen: deklarative Spezifikationen zum Definieren von Moduleingabe/Ausgabeverhalten (z. B. "Frage -> Antwort"). Unterschriften klären die beabsichtigte Funktion des Modells.
• modules: abstrakte Standard -Aufforderung -Mechanismen innerhalb einer LLM -Pipeline. Jedes Modul behandelt eine bestimmte Signatur- und Anlaufmethode. Module kombinieren zum Erstellen komplexer Anwendungen.
• optimizer: ändern DSPY -Programmparameter (Modellgewichte, Aufforderungen), um Metriken wie Genauigkeit zu verbessern. Diese Automatisierung beseitigt das manuelle Eingabeaufforderungstechnik.

wie dspy funktioniert?

DSPY optimiert die Erstellung der Workflow -Erstellung durch modulare Komponenten und deklarative Programmierung. Es automatisiert das Design, die Optimierung und die Ausführung von Workflows und lässt sich auf die Definition von Zielen konzentrieren. Der Prozess beinhaltet:

1. Task Definition: Geben Sie die Aufgabe an (z. B. Zusammenfassung, Fragenbeantwortung) und Leistungsmetriken (Genauigkeit, Antwortzeit).
2. Datenerfassung: sammeln relevante Eingabebeispiele, beschriftet oder unmarkiert. Daten für die DSPY -Verarbeitung vorbereiten.
3. Pipeline-Konstruktion: Wählen Sie entsprechende DSPY-Module aus, definieren Sie für jeden Unterschriften und stellen Sie eine Datenverarbeitungspipeline zusammen.
4. optimierung: Verwenden Sie die Optimierer von DSPY, um Aufgaben und Parameter zu verfeinern und ein paar Lernen und Selbstverbesserungen zu nutzen.
5. Kompilierung und Ausführung: Kompilieren Sie die optimierte Pipeline in ausführbare Python -Code und stellen Sie sie bereit. Bewerten Sie die Leistung gegen definierte Metriken.
6. iteration: analysieren Sie die Leistung, verfeinern Sie die Pipeline (Module, Daten, Optimierungsparameter) und wiederholen Sie dies für verbesserte Ergebnisse.

automatisieren prompt Engineering mit dspy

DSPY behandelt das schnelle Engineering als ein maschinelles Lernproblem, nicht als manuelle Aufgabe. Es wird verwendet:

• stootstrapping: iterativ verfeinert die anfängliche Eingabeaufforderung basierend auf Beispielen und Modellausgaben.
• schnelles Erhalten: bricht komplexe Aufgaben in einfachere Unterreden auf.
.
• prompt Ensembling:
kombiniert mehrere schnelle Variationen für eine verbesserte Robustheit und Leistung.

Praktische DSPY fordere Beispiele auf

(Hinweis: Benötigt die Installation pip install dspy und konfigurieren mit Ihrer API -Schlüssel.)

• mathematische Probleme lösen (Gedankenkette):

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)

import DSPY lm = dspy.lm ('openai/gpt-4o-mini', api_key = 'Ihre API-Schlüssel') # Ersetzen Sie durch Ihre API-Taste DSPY.Configure (LM = LM) math = dspy.chainofthought ("Frage -> Antwort: Float") Antwort = Math (Frage = "Was ist der Abstand zwischen Erde und Sonne in Kilometern?") print (Antwort)

• Sentiment Analysis:

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)

vom Eintippen von Import buchstäblich Klasse Classify (dspy.Signature): Satz: str = dspy.inputfield () Gefühl: wörtlich ['positiv', 'negativ', 'neutral'] = dspy.outputfield () Vertrauen: float = dspy.outputfield () Classify = dspy.Predict (klassifizieren) klassifizieren (Satz = "Ich liebe es, neue Fähigkeiten zu lernen!")

• spam -Erkennung:
(ähnliche Struktur wie Sentiment Analysis, Klassifizieren von E -Mails als Spam/nicht Spam)

• faq Automatisierung:
(definiert eine Unterschrift für Frage/Antwortpaare)

dspys Vorteile:

deklarative Programmierung
modularity
Automatisierte Optimierung
selfimprovement
skalierbarkeit
Easy Integration
kontinuierliche Überwachung

Abschluss:

dSpy vereinfacht die LLM -Anwendungsentwicklung und macht sie zugänglicher und effizienter. Sein deklarativer Ansatz, modulares Design und automatisierte Optimierungsfunktionen führen zu robusten und skalierbaren AI -Lösungen.

häufig gestellte Fragen:

• q1: Wie unterscheidet sich DSPY von anderen LLM -Frameworks?
a: DSPYs deklarative Natur, Modularität und automatisierte Optimierung setzen es auseinander.
• q2: Ist umfangreiches technisches Wissen erforderlich?
a: Nein, dspy Abstracts forderte technische Komplexitäten.
• Q3: Unterstützt DSPY verschiedene AI-Modelle?
a: Ja, es ist Modell-Agnostic (erfordert API-Schlüssel).
• Q4: Wie verbessert sich DSPY im Laufe der Zeit?
a: Durch Bootstrapping, Optimierer und iterative Verfeinerung.

(Hinweis: Bildquellen sind nicht dem Autor gehören und werden mit Genehmigung verwendet.)