Leitfaden zur Aufforderung mit DSPY

DSPY: Ein deklarativer Rahmen für den Aufbau und die Verbesserung von LLM -Anwendungen

DSPY (deklarative selbstverbesserte Sprachprogramme) revolutioniert die Entwicklung der LLM-Anwendungen, 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:

• DSPY -deklarative Methode zur Vereinfachung der LLM -Anwendungsentwicklung.
• Verstehen Sie, wie DSPY die Eingabeaufforderung Engineering automatisiert und die Leistung für komplizierte Aufgaben optimiert.
• praktische DSPY-Beispiele wie mathematische Problemlösung und Stimmungsanalyse untersuchen.
• Lernen Sie die Vorteile von DSPY kennen: Modularität, Skalierbarkeit und kontinuierliche Selbstverbesserung.
• Erkenntnisse in die Integration von DSPY in vorhandene Systeme und Optimierung von LLM -Workflows.

(Dieser Artikel ist Teil des Datenwissenschaftsblogathons.)

Inhaltsverzeichnis:

• Was ist DSPY?
• wie dspy funktioniert?
• Automatisierung der Eingabeaufforderung Engineering mit DSPY
• praktische DSPY -Aufforderung Beispiele
• DSPYs Vorteile
• Schlussfolgerung
• häufig gestellte Fragen

Was ist DSPY?

dSpy vereinfacht die Entwicklung von LLM-Antriebsanwendungen unter Verwendung eines deklarativen Ansatzes. Benutzer definieren , was das Modell tun sollte, nicht wie , um es zu tun. Zu den Schlüsselkomponenten gehören:

• Signaturen: deklarative Spezifikationen, die das Verhalten/Ausgangsverhalten des Moduls definieren (z. B. "Frage -& gt; Antwort"). Unterschriften klären die beabsichtigte Funktion des Modells.
• Module: abstrakte Standardanlaufmechanismen innerhalb einer LLM -Pipeline. Jedes Modul behandelt eine bestimmte Signatur- und Anlaufmethode. Module kombinieren zusammen, um komplexe Anwendungen zu erstellen.
• Optimierer: DSPY -Programmparameter (Modellgewichte, Eingabeaufforderungen) ändern, um Metriken wie Genauigkeit zu verbessern. Diese Automatisierung beseitigt die manuelle Eingabeaufforderung.

Wie funktioniert DSPY?

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. Aufgabendefinition: Geben Sie die Aufgabe (z. B. Zusammenfassung, Fragenbeantwortung) und Leistungsmetriken (Genauigkeit, Antwortzeit) an.
.
2. Datenerfassung:
Relevante Eingabebeispiele sammeln, gekennzeichnet oder nicht markiert. Daten für die DSPY -Verarbeitung vorbereiten.
3. Pipeline-Konstruktion:
Wählen Sie die entsprechenden DSPY-Module aus, definieren Sie für jeweils Signaturen und montieren Sie eine Datenverarbeitungspipeline.
4. Optimierung:
Verwenden Sie die Optimierer von DSPY, um Eingabeaufforderungen und Parameter zu verfeinern, wodurch ein wenig Schusslernen und Selbstverbesserung eingesetzt werden.
5. Zusammenstellung 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:
Leistung analysieren, die Pipeline verfeinern (Module, Daten, Optimierungsparameter) und wiederholen Sie dies für verbesserte Ergebnisse.

Automatisierung der Eingabeaufforderung Engineering mit DSPY

DSPY behandelt das schnelle Engineering als maschinelles Lernproblem, nicht als manuelle Aufgabe. Es beschäftigt:

• Bootstrapping:
iterativ die anfängliche Eingabeaufforderung basierend auf Beispielen und Modellausgaben verfeinert.
• Eingabeaufforderung:
zerlegt komplexe Aufgaben in einfachere Unteranpassungen.
• Eingabeaufbinder -Ensembling:
kombiniert mehrere Eingabeaufforderung Variationen für eine verbesserte Robustheit und Leistung.

Praktische DSPY -Aufforderung Beispiele

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

• Mathematikprobleme lösen (Denkkette):

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)

• Stimmungsanalyse:

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!")

• Spam -Erkennung:
(ähnliche Struktur wie die Stimmungsanalyse, klassifizieren Sie E -Mail als Spam/nicht Spam)

• FAQ -Automatisierung:
(definiert eine Signatur für Fragen/Antwortpaare)

DSPYs Vorteile:

deklarative Programmierung
Modularität
Automatisierte Optimierung
Selbstverbesserung
Skalierbarkeit
Einfache Integration
kontinuierliche Überwachung

Schlussfolgerung:

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?
Q2: Ist ein umfangreiches technisches Wissen erforderlich?
• Q3: Unterstützt DSPY verschiedene KI-Modelle?
Q4: Wie verbessert sich DSPY im Laufe der Zeit?
• A: Durch Bootstrapping, Optimierer und iterative Verfeinerung.
• (Hinweis: Bildquellen sind nicht im Besitz des Autors und werden mit Genehmigung verwendet.)

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