dspy：一個用於構建和改進LLM應用程序的聲明框架
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> 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 - ＆gt; 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：
-
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。
使用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
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
>聲明編程
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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