dspy: декларативная структура для построения и улучшения приложений LLM

dspy (декларативные самосовершенствовающие языковые программы) революционизируют разработку приложений LLM, абстрагируя сложности быстрого инженера. Этот урок предоставляет всеобъемлющее руководство по созданию мощных приложений ИИ с использованием декларативного подхода DSPY.

учебные цели:

]
• справится с декларативным методом DSPY для упрощения разработки приложений LLM.
• понимать, как DSPY автоматизирует быстрое разработку и оптимизирует производительность для замысловатых задач.
• Исследуйте практические примеры DSPY, такие как математическое решение проблемы и анализ настроений.
]
• узнайте о преимуществах DSPY: модульность, масштабируемость и непрерывное самосовершенствование.
]
• Получить информацию об интеграции DSPY в существующие системы и оптимизацию рабочих процессов LLM.
]

(эта статья является частью Data Science Blogathon.)

Оглавление:

]
• что такое dspy?
]
• как функционирует dspy?
]
• автоматизация разработки приглашения с DSPY
]
• Практические примеры DSPY -примеров
]
• Dspy's Преимущества
]
• Заключение
• часто задаваемые вопросы

что такое dspy?

DSPY упрощает разработку приложений с LLM с использованием декларативного подхода. Пользователи определяют что модель должна делать, а не Как для этого. Ключевые компоненты включают:

]
• подписи: декларативные спецификации определяют ввод модуля/выходной поведение (например, «Вопрос -> Ответ»). Подписи уточняют предполагаемую функцию модели.
]
• модули: абстрактные стандартные механизмы подсказки в трубопроводе LLM. Каждый модуль обрабатывает конкретную подпись и метод подсказки. Модули объединяются для создания сложных приложений.
]
• optimizers: изменить параметры программы DSPY (веса модели, подсказка) для улучшения метрик, таких как точность. Эта автоматизация устраняет ручную техническую инженерию.
]

Как функционирует dspy?

dspy оптимизирует создание рабочего процесса с помощью модульных компонентов и декларативного программирования. Он автоматизирует дизайн, оптимизацию и выполнение рабочего процесса, позволяя пользователям сосредоточиться на определении целей. Процесс включает:

]
1. Определение задачи: указать задачу (например, суммирование, ответный вопрос) и метрики производительности (Точность, время ответа).
]
2. collection: Собрать соответствующие примеры ввода, помеченные или немеченое. Подготовьте данные для обработки DSPY.
3. Cipeline Construction: выберите соответствующие модули DSPY, определите подписи для каждого и собирайте конвейер обработки данных.
]
4. оптимизация: используйте оптимизаторы DSPY, чтобы уточнить подсказки и параметры, используя небольшое обучение и самосовершенствование.
5. Компиляция и выполнение: Составьте оптимизированный конвейер в исполняемый код Python и разверните его. Оценить производительность против определенных метрик.
]
6. итерация: анализируйте производительность, уточните конвейер (регулируйте модули, данные, параметры оптимизации) и повторите для улучшенных результатов.
]

автоматизация разработки приглашения с DSPY

DSPY рассматривает быстрое разработку как проблему машинного обучения, а не ручную задачу. Он используется:

]
• bootprainting: итеративно уточняет первоначальную подсказку на основе примеров и выходов модели.
• recment chaing: разбивает сложные задачи на более простые подплекты.
]
• Arment Ansembling: объединяет несколько вариантов быстрого приглашения для улучшения надежности и производительности.
]

практические примеры DSPY

(примечание: требует установки pip install dspy и настройка с вашим ключом API.)

]
• Решение математических задач (цепочка мысли):
]

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)

]
• анализ настроения:

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!")

]
• обнаружение спама: (аналогичная структура с анализом настроений, классификация электронной почты как спам/не спам)
]

]
• faq Automation: (определяет подпись для паров вопросов/ответов)
]

DSPY'S Преимущества:

]
• декларативное программирование
]
• модульность
• автоматизированная оптимизация
• самосовершенствование
• масштабируемость
]
• Easy Integration
• непрерывный мониторинг

Заключение:

DSPY упрощает разработку приложений LLM, делая его более доступной и эффективной. Его декларативный подход, модульный дизайн и возможности автоматической оптимизации приводят к надежным и масштабируемым решениям ИИ.

часто задаваемые вопросы:

]
• Q1: чем DSPY отличается от других платформ LLM?
Q2: требуется обширные инженерные знания?
• Q3: поддерживает ли DSPY различные модели искусственного интеллекта?
Q4: как DSPY со временем улучшается?
• ] (примечание: источники изображения не принадлежат автору и используются с разрешения.)
• ]