与DSPY提示的指南

dspy：一个用于构建和改进LLM应用程序的声明框架

>

> dspy（声明性的自我改善语言程序）通过抽象及时工程的复杂性来彻底改变LLM应用程序的开发。 本教程提供了使用DSPY的声明方法来构建强大的AI应用程序的综合指南。

学习目标：

grasp dspy的声明方法，用于简化LLM应用程序开发。
• 了解DSPY如何自动化提示工程并优化复杂任务的性能。
探索实用的DSPY示例，例如数学解决问题和情感分析。
了解DSPY的优势：模块化，可伸缩性和连续的自我完善。
获得将DSPY集成到现有系统并优化LLM工作流程的见解。>
• （本文是数据科学博客马拉松的一部分。） 目录的

表：

什么是dspy？

DSPY的功能？ >使用DSPY自动及时工程

实用的DSPY提示示例
• DSPY的优点
结论
常见问题
• 什么是dspy？
• 使用声明的方法简化了LLM驱动应用程序的开发。 用户定义
• 该模型应该做什么，而不是
如何做。 关键组件包括：

>签名：声明规范定义模块输入/输出行为（例如，“问题 - ＆gt; anders”）。 签名阐明了该模型的预期功能。 LLM管道中的>模块：

抽象标准提示机制。 每个模块都处理特定的签名和提示方法。 模块结合起来创建复杂的应用程序。

> >优化器：修改DSPY程序参数（型号权重，提示）以提高诸如精度之类的指标。此自动化消除了手动提示工程。

• > dspy如何函数？ 通过模块化组件和声明性编程简化了创建工作流程的DSPY。 它可以自动化工作流程设计，优化和执行，使用户专注于定义目标。该过程涉及：

1. 任务定义：指定任务（例如，摘要，问题答案）和性能指标（准确性，响应时间）。
2. >数据收集：收集相关的输入示例，标记或未标记。准备DSPY处理的数据。
3. >管道构建：>选择适当的DSPY模块，为每个模块定义签名，然后组装一个数据处理管道。>
4. 优化：使用DSPY的优化器来完善提示和参数，利用少量学习和自我改善。>
5. 编译和执行：将优化的管道编译到可执行的Python代码中并部署它。评估针对定义的指标的性能。
迭代：
6. >分析性能，完善管道（调整模块，数据，优化参数），然后重复以改进结果。

使用DSPY

自动提示工程

> DSPY将及时的工程视为机器学习问题，而不是手动任务。 它使用：

引导程序：

迭代根据示例和模型输出来完善初始提示。

• 提示链接：将复杂的任务分解为更简单的子prompts。>
>
• 提示结合：>结合了多个提示变化，以提高鲁棒性和性能。
• 实用的DSPY提示示例
>

（注意：需要安装并使用API​​键配置。）

解决数学问题（思想链）：> 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)

• 垃圾邮件检测：
（与情感分析相似的结构，将电子邮件分类为垃圾邮件/不垃圾邮件）

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自动化：（定义问题/答案对的签名）
>

• > dspy的优点：

>声明编程

模块化

自动化优化 自我完善

可伸缩性
易于集成
连续监视
• 结论：
• DSPY简化了LLM应用程序的开发，使其更易于访问和高效。其声明的方法，模块化设计和自动化优化功能可实现强大而可扩展的AI解决方案。

  >常见问题：

  • Q1：DSPY与其他LLM框架有何不同？
  Q2：是否需要广泛的及时工程知识？
  • Q3：DSPY是否支持各种AI模型？
  Q4：DSPY如何随着时间的推移而改善？
  • >（注意：图像源不由作者所有，并且随许可使用。

以上是与DSPY提示的指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！