DSPYでのプロンプトのガイド

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てください。
• 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ことに関する洞察を得る。
• （この記事はデータサイエンスブログの一部です。）
• 目次：

dspyとは？

どのようにdspy機能しま​​すか？ dspy

を使用して迅速なエンジニアリングを自動化します

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？
• DSPYは、宣言的アプローチを使用してLLM駆動アプリケーションの開発を簡素化します。 ユーザーは、モデルが何をすべきかを

署名：モジュール入力/出力動作を定義する宣言仕様（例：「質問 - ＆gt;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：

LLMパイプライン内の要約標準プロンプトメカニズム。 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

オプティマイザー： どのようにdspy機能？

• dspyは、モジュラーコンポーネントと宣言的プログラミングを介したワークフローの作成を合理化します。 ワークフローの設計、最適化、および実行を自動化し、ユーザーが目標の定義に集中できるようにします。プロセスには次のものが含まれます
  1. タスクの定義：タスク（要約、質問応答など）と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。
  最適化：コンピレーションと実行：最適化されたパイプラインを実行可能なPython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：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の調整）を改善し、結果を改善するために繰り返します。
dspy

を使用して迅速なエンジニアリングを自動化します dspyは、手動のタスクではなく、機械学習の問題として迅速なエンジニアリングを扱います。 雇用：

ブートストラップ：

例とモデル出力に基づいて初期プロンプトを繰り返し改良します。
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。
• プロンプトアンサンミング：
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：APIキーを使用して
の設定が必要です。）
数学の問題の解決（思考の連鎖）：

pip install dspy

• センチメント分析：

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)

スパム検出：

（センチメント分析と同様の構造、電子メールのスパム/スパムではないものとして分類）

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!")

• FAQオートメーション：
（質問/回答ペアの署名を定義します）

• dspyの利点：

宣言プログラミング

モジュラー性

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
• 継続的監視
• 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。

よくある質問：

• 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？a：DSPYの宣言的性質、モジュール性、および自動化された最適化が際立っています。
• Q2：広範な迅速なエンジニアリング知識が必要ですか？ ​​a：いいえ、dspyはエンジニアリングの複雑さを促します。
Q3：DSPYはさまざまなAIモデルをサポートしていますか？
• A：はい、モデルと存在します（APIキーが必要）。 Q4：DSPYは時間の経過とともにどのように改善しますか？
A：ブートストラップ、オプティマイザー、および反復改良。
• （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。

以上がDSPYでのプロンプトのガイドの詳細内容です。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。