與DSPY提示的指南
dspy:一個用於構建和改進LLM應用程序的聲明框架
>> dspy(聲明性的自我改善語言程序)通過抽象及時工程的複雜性來徹底改變LLM應用程序的開發。 本教程提供了使用DSPY的聲明方法來構建強大的AI應用程序的綜合指南。
學習目標:
- grasp dspy的聲明方法,用於簡化LLM應用程序開發。
- 了解DSPY如何自動化提示工程並優化複雜任務的性能。 探索實用的DSPY示例,例如數學解決問題和情感分析。
- 了解DSPY的優勢:模塊化,可伸縮性和連續的自我完善。
- 獲得將DSPY集成到現有系統並優化LLM工作流程的見解。
- (本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。) 目錄的
什麼是dspy?
DSPY的功能? >使用DSPY自動及時工程
- 實用的DSPY提示示例
-
DSPY的優點
- 常見問題
- 什麼是dspy?
- 使用聲明的方法簡化了LLM驅動應用程序的開發。 用戶定義
- 該模型應該做什麼,而不是 如何做。 關鍵組件包括:
>簽名:
> >優化器:修改DSPY程序參數(型號權重,提示)以提高諸如精度之類的指標。此自動化消除了手動提示工程。
- > dspy如何函數? 通過模塊化組件和聲明性編程簡化了創建工作流程的DSPY。 它可以自動化工作流程設計,優化和執行,使用戶專注於定義目標。該過程涉及:
- 任務定義:指定任務(例如,摘要,問題答案)和性能指標(準確性,響應時間)。
- >數據收集:收集相關的輸入示例,標記或未標記。準備DSPY處理的數據。
- >管道構建:>選擇適當的DSPY模塊,為每個模塊定義簽名,然後組裝一個數據處理管道。 >
- 優化:使用DSPY的優化器來完善提示和參數,利用少量學習和自我改善。 >
- 編譯和執行:
將優化的管道編譯到可執行的Python代碼中並部署它。評估針對定義的指標的性能。 迭代: - >分析性能,完善管道(調整模塊,數據,優化參數),然後重複以改進結果。
自動提示工程
引導程序:
迭代根據示例和模型輸出來完善初始提示。
- 提示鏈接:將復雜的任務分解為更簡單的子prompts。 > >
- 提示結合:>結合了多個提示變化,以提高魯棒性和性能。
- 實用的DSPY提示示例 >
(注意:需要安裝並使用API鍵配置。)
解決數學問題(思想鏈):pip install dspy
- >情感分析:
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)
- 垃圾郵件檢測: (與情感分析相似的結構,將電子郵件分類為垃圾郵件/不垃圾郵件)
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自動化:(定義問題/答案對的簽名) >
- > dspy的優點:
模塊化
自動化優化 自我完善
- 可伸縮性
- 易於集成
- 連續監視
- 結論:
- DSPY簡化了LLM應用程序的開發,使其更易於訪問和高效。其聲明的方法,模塊化設計和自動化優化功能可實現強大而可擴展的AI解決方案。
>常見問題:
- Q1:DSPY與其他LLM框架有何不同? Q2:是否需要廣泛的及時工程知識?
- Q3:DSPY是否支持各種AI模型? Q4:DSPY如何隨著時間的推移而改善?
- >(注意:圖像源不由作者所有,並且隨許可使用。
- DSPY簡化了LLM應用程序的開發,使其更易於訪問和高效。其聲明的方法,模塊化設計和自動化優化功能可實現強大而可擴展的AI解決方案。
以上是與DSPY提示的指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Meta的Llama 3.2:多模式和移動AI的飛躍 Meta最近公佈了Llama 3.2,這是AI的重大進步,具有強大的視覺功能和針對移動設備優化的輕量級文本模型。 以成功為基礎

嘿,編碼忍者!您當天計劃哪些與編碼有關的任務?在您進一步研究此博客之前,我希望您考慮所有與編碼相關的困境,這是將其列出的。 完畢? - 讓&#8217

本週的AI景觀:進步,道德考慮和監管辯論的旋風。 OpenAI,Google,Meta和Microsoft等主要參與者已經釋放了一系列更新,從開創性的新車型到LE的關鍵轉變

Shopify首席執行官TobiLütke最近的備忘錄大膽地宣布AI對每位員工的基本期望是公司內部的重大文化轉變。 這不是短暫的趨勢。這是整合到P中的新操作範式

介紹 想像一下,穿過美術館,周圍是生動的繪畫和雕塑。現在,如果您可以向每一部分提出一個問題並獲得有意義的答案,該怎麼辦?您可能會問:“您在講什麼故事?

介紹 Openai已根據備受期待的“草莓”建築發布了其新模型。這種稱為O1的創新模型增強了推理能力,使其可以通過問題進行思考

SQL的Alter表語句:動態地將列添加到數據庫 在數據管理中,SQL的適應性至關重要。 需要即時調整數據庫結構嗎? Alter表語句是您的解決方案。本指南的詳細信息添加了Colu

斯坦福大學以人為本人工智能研究所發布的《2025年人工智能指數報告》對正在進行的人工智能革命進行了很好的概述。讓我們用四個簡單的概念來解讀它:認知(了解正在發生的事情)、欣賞(看到好處)、接納(面對挑戰)和責任(弄清我們的責任)。 認知:人工智能無處不在,並且發展迅速 我們需要敏銳地意識到人工智能發展和傳播的速度有多快。人工智能係統正在不斷改進,在數學和復雜思維測試中取得了優異的成績,而就在一年前,它們還在這些測試中慘敗。想像一下,人工智能解決複雜的編碼問題或研究生水平的科學問題——自2023年
