dspy: uma estrutura declarativa para a construção e melhoria de aplicativos LLM

DSPY (programas de idiomas auto-improvantes declarativos) revoluciona o desenvolvimento de aplicativos LLM, abstraindo as complexidades da engenharia imediata. Este tutorial fornece um guia abrangente para criar aplicativos de IA poderosos usando a abordagem declarativa do DSPY.

Objetivos de aprendizagem:

• Método declarativo de Dspy para simplificar o desenvolvimento de aplicativos LLM.
• entenda como o DSPY automatiza a engenharia imediata e otimiza o desempenho para tarefas complexas.
• Explore exemplos práticos de dspy, como solução matemática de solução de problemas e análise de sentimentos.
• Saiba sobre as vantagens do DSPY: modularidade, escalabilidade e auto-aperfeiçoamento contínuo.
• ganha informações sobre a integração do DSPY nos sistemas existentes e na otimização dos fluxos de trabalho LLM.

(este artigo faz parte do blogathon de ciência de dados.)

Índice:

• O que é dspy?
• como as funções dspy?
• automatizando a engenharia de prontuários com dspy
• Exemplos práticos dspy solicitando
• vantagens do dspy
• Conclusão
• Perguntas frequentes

o que é dspy?

DSPY simplifica o desenvolvimento de aplicativos movidos a LLM usando uma abordagem declarativa. Os usuários definem o que o modelo deve fazer, não como para fazê -lo. Os principais componentes incluem:

• assinaturas: Especificações declarativas Definindo o comportamento de entrada/saída do módulo (por exemplo, "Pergunta -> Resposta"). Assinaturas esclarecem a função pretendida do modelo.
• módulos: mecanismos de solicitação padrão abstratos dentro de um pipeline LLM. Cada módulo lida com um método específico de assinatura e solicitação. Os módulos combinam -se para criar aplicativos complexos.
• otimizadores: modifique os parâmetros do programa DSPY (pesos do modelo, prompts) para melhorar as métricas como a precisão. Esta automação elimina a engenharia imediata manual.

como as funções dspy?

DSPY simplifica a criação do fluxo de trabalho através de componentes modulares e programação declarativa. Ele automatiza o design, otimização e execução do fluxo de trabalho, permitindo que os usuários se concentrem na definição de metas. O processo envolve:

1. Definição da tarefa: Especifique a tarefa (por exemplo, resumo, resposta a perguntas) e métricas de desempenho (precisão, tempo de resposta).
2. Coleta de dados: Reúna exemplos de entrada relevantes, rotulados ou ilegais. Prepare dados para o processamento dspy.
3. Construção de pipeline: selecione Módulos DSPY apropriados, defina assinaturas para cada um e monte um pipeline de processamento de dados.
4. otimização: use os otimizadores da DSPY para refinar os prompts e parâmetros, alavancando o aprendizado e o auto-aperfeiçoamento de poucos tiro.
5. compilação e execução: compilam o pipeline otimizado no código Python executável e implande. Avalie o desempenho contra métricas definidas.
6. iteração: Analise o desempenho, refine o pipeline (ajuste módulos, dados, parâmetros de otimização) e repita para obter resultados aprimorados.

automatizando a engenharia rápida com dspy

DSPY trata a engenharia imediata como um problema de aprendizado de máquina, não uma tarefa manual. Emprega:

• bootstapping: refina iterativamente o prompt inicial com base em exemplos e saídas de modelo.
• CHENING PROMPRADO: quebra tarefas complexas em sub-prompts mais simples.
• Prompt Ensembling: combina várias variações de prompt para obter robustez e performance aprimorados.

Exemplos práticos dspy solicitando

(Nota: requer a instalação pip install dspy e configurando com sua chave da API.)

• resolvendo problemas de matemática (cadeia de pensamento):

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)

• Análise de sentimento:

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!")

• detecção de spam: (estrutura semelhante à análise de sentimentos, classificando o email como spam/não spam)

• FAQ Automation: (define uma assinatura para pares de perguntas/respostas)

vantagens de dspy:

• programação declarativa
• modularidade
• otimização automatizada
• auto-aperfeiçoamento
• escalabilidade
• Easy Integration
• monitoramento contínuo

Conclusão:

DSPY simplifica o desenvolvimento de aplicativos LLM, tornando -o mais acessível e eficiente. Sua abordagem declarativa, design modular e recursos de otimização automatizados levam a soluções de IA robustas e escaláveis.

perguntas frequentes:

• Q1: Como Dspy difere de outras estruturas LLM?
Q2: é necessário um amplo conhecimento de engenharia de engenharia?
• Q3: DSPY suporta vários modelos de IA? a: sim, é modelo-agnóstico (requer chaves da API).
• Q4: Como o dspy melhora com o tempo? a: através de bootstrapping, otimizadores e refinamento iterativo.
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