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與DSPY提示的指南

Mar 10, 2025 am 09:40 AM

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
表:

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
  • 結論
  • 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:聲明規範定義模塊輸入/輸出行為(例如,“問題 - > anders”)。 簽名闡明了該模型的預期功能。 LLM管道中的>模塊:

抽象標準提示機制。 每個模塊都處理特定的簽名和提示方法。 模塊結合起來創建複雜的應用程序。

> >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:
  1. 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)。
  2. >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。
  3. >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。 >
  4. 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。 >
  5. 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。
  6. 迭代:
  7. >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。
使用DSPY

Guide on Prompting with DSPy自動提示工程

> DSPY將及時的工程視為機器學習問題,而不是手動任務。 它使用:

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)
登入後複製
  • 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!")
登入後複製

Guide on Prompting with DSPy

  • FAQ自動化:(定義問題/答案對的簽名)
  • >

Guide on Prompting with DSPy

  • > dspy的優點:
>聲明編程

Guide on Prompting with DSPy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。

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!

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