DSPy: 言語モデル プログラミングへの新しいアプローチ

課題: 従来のプロンプトを超えて進む

言語モデル (LLM) を使用する場合、開発者は共通の一連の課題に直面します。私たちは完璧なプロンプトを作成するために数えきれないほどの時間を費やしましたが、モデルを切り替えたり、入力がわずかに変化したりすると、慎重に設計されたソリューションが機能しなくなることがわかりました。プロンプト エンジニアリングの従来のアプローチは手作業であり、時間がかかり、予測不可能なことがよくあります。

解決策: スタンフォードの DSPy フレームワーク

DSPy (Declarative Self-improving Python) は、これらの課題に対するスタンフォード NLP の答えとして登場しました。彼らの Web サイト (dspy.ai) で説明されているように、これは「言語モデルをプロンプトするのではなくプログラミングするためのオープンソース フレームワーク」です。これにより、モジュール型 AI システムの構築における高速な反復が可能になり、単純な分類器、高度な RAG パイプライン、エージェント ループのいずれを構築する場合でも、プロンプトと重みを最適化するためのアルゴリズムが提供されます。

仕組み: コアコンポーネント

1. はじめに

まず、フレームワークをインストールします:

pip install -U dspy

import dspy
lm = dspy.LM('openai/gpt-4-mini', api_key='YOUR_OPENAI_API_KEY')
dspy.configure(lm=lm)

2. 署名を理解する

署名は DSPy の宣言型アプローチの基礎です。これらは、入力と出力のセマンティックな役割を単純な形式で定義します。

# Simple question answering
"question -> answer"

# Retrieval-based QA
"context: list[str], question: str -> answer: str"

# Multiple-choice with reasoning
"question, choices: list[str] -> reasoning: str, selection: int"

3. モジュールの操作

DSPy は、さまざまなユースケースに対応するいくつかの主要なモジュールを提供します。

• 予測: 直接的な LLM 応答
• ChainOfThought: 段階的な推論
• ProgramOfThought: コードベースのソリューション
• ReAct: エージェントベースのインタラクション
• MultiChainComparison: 複数の推論パスを比較します

4. 現実世界のアプリケーション

数学的問題解決

math = dspy.ChainOfThought("question -> answer: float")
math(question="Two dice are tossed. What is the probability that the sum equals two?")

検索拡張生成 (RAG)

def search_wikipedia(query: str) -> list[str]:
    results = dspy.ColBERTv2(url='http://20.102.90.50:2017/wiki17_abstracts')(query, k=3)
    return [x['text'] for x in results]

rag = dspy.ChainOfThought('context, question -> response')

基本を超えて

DSPy は、さまざまな高度なユースケースをサポートしています:

• 分類タスク
• 情報抽出
• ツールを備えたエージェントベースのシステム
• 複雑な RAG パイプライン

フレームワークの自己改善的な性質は、アプリケーションが対話と結果から学習して、時間の経過とともにパフォーマンスを最適化できることを意味します。

始める準備はできていますか?

DSPy ドキュメントとコミュニティ リポジトリ (https://github.com/gabrielvanderlei/DSPy-examples) で完全な例を見つけ、より多くのユースケースを探索できます。

DSPy は、従来のプロンプト エンジニアリングから言語モデルを使用した宣言型プログラミングへのパラダイム シフトを表しています。これにより、LLM 開発に構造、信頼性、予測可能性がもたらされ、AI を活用したアプリケーションの構築と保守が容易になります。

以上がDSPy: 言語モデル プログラミングへの新しいアプローチの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。