DSPy: Pendekatan Baru kepada Pengaturcaraan Model Bahasa

Cabaran: Melangkaui Gesaan Tradisional

Apabila bekerja dengan Model Bahasa (LLM), pembangun menghadapi satu set cabaran biasa. Kami menghabiskan berjam-jam untuk mencipta gesaan yang sempurna, hanya untuk mendapati bahawa penyelesaian kami yang direka bentuk dengan teliti pecah apabila kami menukar model atau apabila input berubah sedikit. Pendekatan tradisional kejuruteraan segera adalah manual, memakan masa dan selalunya tidak dapat diramalkan.

Penyelesaian: Rangka Kerja DSPy Stanford

DSPy (Declarative Self-improving Python) muncul sebagai jawapan Stanford NLP kepada cabaran ini. Seperti yang diterangkan di tapak web mereka (dspy.ai), ia adalah "rangka kerja sumber terbuka untuk pengaturcaraan - bukannya menggesa - model bahasa." Ia membolehkan lelaran pantas untuk membina sistem AI modular dan menyediakan algoritma untuk mengoptimumkan gesaan dan pemberat, sama ada anda membina pengelas mudah, saluran paip RAG yang canggih atau gelung Agen.

Cara Ia Berfungsi: Komponen Teras

1. Bermula

Mula-mula, pasang rangka kerja:

pip install -U dspy

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

2. Memahami Tandatangan

Tandatangan adalah asas pendekatan deklaratif DSPy. Mereka mentakrifkan peranan semantik untuk input dan output dalam format mudah:

# 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. Bekerja dengan Modul

DSPy menyediakan beberapa modul utama untuk kes penggunaan yang berbeza:

• Ramalkan: Respons LLM langsung
• ChainOfThought: Penaakulan langkah demi langkah
• ProgramOfThought: Penyelesaian berasaskan kod
• ReAct: Interaksi berasaskan ejen
• MultiChainComparison: Bandingkan berbilang laluan penaakulan

4. Aplikasi Dunia Sebenar

Penyelesaian Masalah Matematik

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

Penjanaan Pertambahan Pengambilan (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')

Melangkaui Asas

DSPy menyokong pelbagai kes penggunaan lanjutan:

• Tugas pengelasan
• Pengeluaran maklumat
• Sistem berasaskan ejen dengan alatan
• Saluran paip RAG yang kompleks

Sifat meningkatkan diri rangka kerja bermakna aplikasi anda boleh mengoptimumkan prestasinya dari semasa ke semasa, belajar daripada interaksi dan hasil.

Bersedia untuk Bermula?

Anda boleh mendapatkan contoh lengkap dan meneroka lebih banyak kes penggunaan dalam dokumentasi DSPy dan repositori komuniti di https://github.com/gabrielvanderlei/DSPy-examples.

DSPy mewakili anjakan paradigma daripada kejuruteraan segera tradisional kepada pengaturcaraan deklaratif dengan model bahasa. Ia membawa struktur, kebolehpercayaan dan kebolehramalan kepada pembangunan LLM, menjadikannya lebih mudah untuk membina dan menyelenggara aplikasi berkuasa AI.

Atas ialah kandungan terperinci DSPy: Pendekatan Baru kepada Pengaturcaraan Model Bahasa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!