DSPy: Ein neuer Ansatz zur Sprachmodellprogrammierung

Die Herausforderung: Über die traditionelle Aufforderung hinausgehen

Bei der Arbeit mit Sprachmodellen (LLMs) stehen Entwickler häufig vor Herausforderungen. Wir verbringen unzählige Stunden damit, perfekte Eingabeaufforderungen zu erstellen, nur um dann festzustellen, dass unsere sorgfältig entwickelten Lösungen kaputt gehen, wenn wir das Modell wechseln oder wenn sich die Eingabe geringfügig ändert. Der traditionelle Ansatz des Prompt Engineering ist manuell, zeitaufwändig und oft unvorhersehbar.

Die Lösung: Stanfords DSPy Framework

DSPy (Declarative Self-improving Python) erweist sich als Stanford NLPs Antwort auf diese Herausforderungen. Wie auf ihrer Website (dspy.ai) beschrieben, handelt es sich um „das Open-Source-Framework für die Programmierung – und nicht für die Eingabeaufforderung – von Sprachmodellen.“ Es ermöglicht eine schnelle Iteration beim Aufbau modularer KI-Systeme und stellt Algorithmen zur Optimierung von Eingabeaufforderungen und Gewichtungen bereit, unabhängig davon, ob Sie einfache Klassifikatoren, anspruchsvolle RAG-Pipelines oder Agentenschleifen erstellen.

Wie es funktioniert: Die Kernkomponenten

1. Erste Schritte

Installieren Sie zunächst das Framework:

pip install -U dspy

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

2. Signaturen verstehen

Signaturen sind die Grundlage des deklarativen Ansatzes von DSPy. Sie definieren die semantischen Rollen für Ein- und Ausgänge in einem einfachen Format:

# 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. Arbeiten mit Modulen

DSPy bietet mehrere Schlüsselmodule für verschiedene Anwendungsfälle:

• Vorhersagen: Direkte LLM-Antworten
• ChainOfThought: Schritt-für-Schritt-Argumentation
• ProgramOfThought: Codebasierte Lösungen
• ReAct: Agentenbasierte Interaktionen
• MultiChainComparison: Vergleichen Sie mehrere Argumentationspfade

4. Reale Anwendungen

Mathematische Problemlösung

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

Retrieval-Augmented Generation (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')

Über die Grundlagen hinaus

DSPy unterstützt verschiedene erweiterte Anwendungsfälle:

• Klassifizierungsaufgaben
• Informationsextraktion
• Agentenbasierte Systeme mit Tools
• Komplexe RAG-Pipelines

Die selbstverbessernde Natur des Frameworks bedeutet, dass Ihre Anwendungen ihre Leistung im Laufe der Zeit optimieren und aus Interaktionen und Ergebnissen lernen können.

Bereit zum Start?

Vollständige Beispiele und weitere Anwendungsfälle finden Sie in der DSPy-Dokumentation und im Community-Repository unter https://github.com/gabrielvanderlei/DSPy-examples.

DSPy stellt einen Paradigmenwechsel vom traditionellen Prompt Engineering zur deklarativen Programmierung mit Sprachmodellen dar. Es bringt Struktur, Zuverlässigkeit und Vorhersehbarkeit in die LLM-Entwicklung und erleichtert so die Erstellung und Wartung von KI-gestützten Anwendungen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDSPy: Ein neuer Ansatz zur Sprachmodellprogrammierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!