dspy：LLMアプリケーションを構築および改善するための宣言的なフレームワーク

dspy（宣言的自己改善言語プログラム）は、迅速なエンジニアリングの複雑さを抽象化することにより、LLMアプリケーション開発に革命をもたらします。 このチュートリアルは、DSPYの宣言的アプローチを使用して強力なAIアプリケーションを構築するための包括的なガイドを提供します。

学習目標：

LLMアプリケーション開発を簡素化するためのDSPYの宣言方法を把握します。
DSPYがプロンプトエンジニアリングを自動化し、複雑なタスクのパフォーマンスを最適化する方法を理解します。
数学的な問題解決や感情分析などの実用的なDSPYの例を探索します。
DSPYの利点について学びます：モジュール性、スケーラビリティ、および継続的な自己改善。
dspyを既存のシステムに統合し、LLMワークフローを最適化する洞察を得る。

（この記事はデータサイエンスブログソンの一部です。）

目次：

dspyとは？
• とは
dspy機能？
dspy
• で迅速なエンジニアリングを自動化する
実用的なdspyプロンプトの例
dspyの利点
結論
よくある質問

dspyとは何ですか？

を定義しますモデルは、ではなく、を行う方法ではありません。 重要なコンポーネントには次のものがあります：

• 署名：モジュール入力/出力の動作を定義する宣言仕様（例： "質問 - >回答"）。 署名は、モデルの意図した関数を明確にします。
• モジュール： Abstract標準プロンプトメカニズム内のメカニズム。 各モジュールは、特定の署名とプロンプトの方法を処理します。 モジュールを組み合わせて複雑なアプリケーションを作成します。
• optimizers： DSPYプログラムパラメーター（モデルの重み、プロンプト）を変更して、精度などのメトリックを改善します。この自動化により、手動のプロンプトエンジニアリングが排除されます。

dspy機能？

1. タスク定義：タスク（例：要約、質問応答）およびパフォーマンスメトリック（精度、応答時間）を指定します。
2. データ収集：関連する入力例を収集し、ラベル付けまたはラベル付けされていません。 DSPY処理のためにデータを準備します。
3. パイプライン構造：適切なdspyモジュールを選択し、それぞれの署名を定義し、データ処理パイプラインを組み立てます。
4. optimization： DSPYのオプティマイザーを使用してプロンプトとパラメーターを改良し、少数のショット学習と自己改善を活用します。
コンピレーションと実行：
5. 最適化されたパイプラインを実行可能ファイルパイソンコードにコンパイルして展開します。定義されたメトリックに対するパフォーマンスを評価します。
iteration：
6. パフォーマンスを分析し、パイプライン（モジュール、データ、最適化パラメーターを調整）を改善し、結果を改善するために繰り返します。

dspy

で迅速なエンジニアリングを自動化する dspyは、迅速なエンジニアリングを、手動のタスクではなく、機械学習の問題として扱います。 雇用：

は、例とモデル出力に基づいて初期プロンプトを繰り返し洗練します。
• プロンプトチェーン：
複雑なタスクをよりシンプルなサブプロムプトに分解します。
• プロンプトEnsembling：
複数のプロンプトのバリエーションを組み合わせて、堅牢性とパフォーマンスを向上させます。
実用的なdspyプロンプトの例

（注：

をインストールし、APIキーで構成する必要があります。）

• Import dspy lm = dspy.lm（ 'openai/gpt-4o-mini'、api_key = 'your api key'）＃apiキーに置き換えます dspy.configure（lm = lm） Math = dspy.chainofthought（ "質問 - >回答：float"） response = math（question = "地球と太陽の間の距離はキロメートルの距離ですか？"） print（response）

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)

• インポートリテラルのタイピングから class classify（dspy.signature）： 文：str = dspy.inputfield（） 感情：リテラル['ポジティブ'、 'ネガティブ'、 'ニュートラル'] = dspy.outputfield（） 自信：float = dspy.outputfield（） classify = dspy.predict（classify） classify（cente = "私は新しいスキルを学ぶのが大好きです！"）

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)

（センチメント分析と同様の構造、電子メールのスパム/notスパムとして分類）

（質問/回答ペアの署名を定義）

dspyの利点：

宣言プログラミング

modularity
自動化された最適化
自己改善
スケーラビリティ
簡単な統合
連続監視
• 結論：

dspyはLLMアプリケーションの開発を簡素化し、よりアクセスしやすく効率的にします。その宣言的アプローチ、モジュラー設計、および自動化された最適化機能は、堅牢でスケーラブルなAIソリューションにつながります。

q1：DSPYは他のLLMフレームワークとどのように異なりますか？

q2：広範な迅速なエンジニアリング知識が必要ですか？
• Q3：DSPYはさまざまなAIモデルをサポートしていますか？
q4：dspyは時間の経過とともにどのように改善しますか？
• （注：画像ソースは著者が所有しておらず、許可を得て使用されます。）