dspy: un cadre déclaratif pour construire et améliorer les applications LLM

DSPY (programmes de langage auto-améliorant déclaratifs) révolutionne le développement d'applications LLM en abstraction des complexités de l'ingénierie rapide. Ce tutoriel fournit un guide complet pour créer de puissantes applications d'IA en utilisant l'approche déclarative de DSPY.

Objectifs d'apprentissage:

• Grasp Dspy's Decarative Method pour simplifier le développement d'applications LLM.
• comprendre comment DSPY automatise l'ingénierie rapide et optimise les performances pour les tâches complexes.
• Explorez des exemples DSPy pratiques, tels que la résolution de problèmes mathématiques et l'analyse des sentiments.
• Découvrez les avantages de DSPY: modularité, évolutivité et auto-amélioration continue.
• Gardez des informations sur l'intégration de DSPy dans les systèmes existants et l'optimisation des flux de travail LLM.

(Cet article fait partie du blogathon de la science des données.)

Table des matières:

• Qu'est-ce que Dspy?
• Comment fonctionne dspy?
• Automatisation de l'ingénierie rapide avec dspy
• dspy pratiques
avantages de Dspy
Conclusion
Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que dspy?

DSPY simplifie le développement d'applications alimentées par LLM à l'aide d'une approche déclarative. Les utilisateurs définissent

ce que le modèle doit faire, pas comment pour le faire. Les composants clés incluent:

• Signatures: Spécifications déclaratives Définition du comportement d'entrée / sortie du module (par exemple, "Question -> Réponse"). Les signatures clarifient la fonction prévue du modèle.
• modules: Résumé des mécanismes d'incitation standard dans un pipeline LLM. Chaque module gère une signature spécifique et une méthode d'incitation. Modules combiner pour créer des applications complexes.
• Optimizers: Modifier les paramètres du programme DSPY (poids de modèle, invites) pour améliorer les métriques comme la précision. Cette automatisation élimine l'ingénierie rapide manuelle.

Comment fonctionne Dspy?

Dspy rationalise la création de workflow à travers des composants modulaires et une programmation déclarative. Il automatise la conception, l'optimisation et l'exécution du flux de travail, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur la définition des objectifs. Le processus implique:

1. Définition de la tâche: Spécifiez la tâche (par exemple, la résumé, la réponse aux questions) et les métriques de performance (précision, temps de réponse).
2. Collection de données: Rassemblez des exemples d'entrée pertinents, étiquetés ou non marqués. Préparer des données pour le traitement DSPy.
3. Construction du pipeline: Sélectionnez les modules DSPy appropriés, définissez les signatures pour chacun et assemblez un pipeline de traitement des données.
4. Optimisation: Utilisez les optimisateurs de Dspy pour affiner les invites et les paramètres, en tirant parti de l'apprentissage et de l'auto-amélioration à quelques coups.
5. Compilation et exécution: compiler le pipeline optimisé en code python exécutable et le déployer. Évaluer les performances contre les mesures définies.
6. itération: Analyser les performances, affiner le pipeline (ajuster les modules, les données, les paramètres d'optimisation) et répéter pour des résultats améliorés.

Automatisation de l'ingénierie invite avec dspy

DSPY traite l'ingénierie rapide comme un problème d'apprentissage automatique, pas comme une tâche manuelle. Il utilise:

• bootstrapping: affine itérativement l'invite initiale en fonction des exemples et des sorties du modèle.
• Chaîne d'invite: décompose les tâches complexes en sous-réparties plus simples.
• Invite Ensemble: combine plusieurs variations d'invites pour une robustesse et des performances améliorées.

DSPY PRATIQUE DSPY EXEMPLES

(Remarque: nécessite d'installer pip installer dspy et de configurer avec votre clé API.)

• Résolution de problèmes mathématiques (chaîne de pensée):

importer dspy lm = dspy.lm ('openai / gpt-4o-mini', api_key = 'Votre clé API') # remplacez par votre clé API dspy.configure (lm = lm) math = dspy.chainofthought ("Question -> Réponse: float") réponse = mathématiques (question = "Quelle est la distance entre la Terre et le Soleil en kilomètres?") print (réponse)

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)

• Analyse du sentiment:

de la saisie d'importation littérale classe CLASSIFY (DSPY.SIGNATURE): Phrase: str = dspy.inputfield () Sentiment: littéral ['positif', 'négatif', 'neutre'] = dspy.outputfield () confiance: float = dspy.outputfield () classifier = dspy.predict (classer) Classifier (phrase = "J'adore apprendre de nouvelles compétences!")

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)

• Détection du spam: (structure similaire à l'analyse des sentiments, classifiant les e-mails comme spam / non spam)

• Automatisation de la FAQ: (définit une signature pour les paires de questions / réponses)

Avantages de Dspy:

Programmation déclarative
modularité
Optimisation automatisée
auto-amélioration
évolutivité
Intégration facile
Surveillance continue

Conclusion:

DSPY simplifie le développement d'applications LLM, ce qui le rend plus accessible et efficace. Son approche déclarative, sa conception modulaire et ses capacités d'optimisation automatisées conduisent à des solutions AI robustes et évolutives.

Questions fréquemment posées:

• Q1: En quoi Dspy diffère-t-il des autres cadres LLM? A: la nature déclarative de DSPY, la modularité et l'optimisation automatisée le distinguent.
• Q2: Les connaissances provités de l'ingénierie invite sont-elles requises? a: no, dspy abstracts complexités d'ingénierie.
• Q3: DSPY prend-il en charge divers modèles AI? a: oui, c'est le modèle-agtique (nécessite des touches API).
• Q4: Comment DSPY s'améliore-t-il dans le temps? a: via bootstrap, Optimizers et raffinement itératif.

(Remarque: Les sources d'image ne appartiennent pas à l'auteur et sont utilisées avec la permission.)