DSPy工作流,来源于领英DSPy: The Future of Programming Language Models DSPy主要包含签名(Signatures)、模块(Modules)和优化器(Optimizers,原叫Teleprompters)三个组件。其创新之处在于将签名、模块和优化器结合起来使用。签名为语言模型提供指导,而优化器则使用签名和一个度量或评估系统(可能是语言模型作为评判标准)...
在供应链管理中,DSPY 系统可以预测市场需求,帮助企业合理安排库存,避免库存过多或短缺。 DSPY 的优缺点分析 优点 高度数据驱动:DSPY 的优势之一在于它完全基于数据驱动,从而可以很好地捕捉复杂系统中的潜在关系。由于其采用监督学习的方法,DSPY 能够对大量历史数据进行深入挖掘,并将这些信息应用于预测和决策中。 灵活...
DSPy 实现原理之Optimizer DSPy 优化器(此前被称为Teleprompters)是用来微调 DSPy 程序参数的算法,如 prompts 和 LLM 权重,以达到某些指标(如准确性)的最大值。一个典型的 DSPy 优化器需要三个输入: 您的DSPy 程序:可以是单一模块(例如 dspy.Predict)或复杂的多模块程序。 您选择的指标:一个评估程序输出并...
零售分析:在零售行业中,DSPy 可以用于销售预测、客户细分和推荐系统的构建。通过分析历史销售数据,DSPy 能够帮助零售商识别销售趋势、优化库存管理,并为客户提供个性化的购物建议。 金融风险评估:金融机构可以利用DSPy 对客户的信用评分、贷款违约风险进行评估。通过对客户的财务数据进行建模,DSPy 能够预测潜在的违约风险...
dspy.settings.configure(lm=turbo) 1. 2. 3. 4. 复制 第二步定义一个类,看起来和PyTorch定义模型一个调调,只不过父类变成了dspy.Module。 class HelloQA(dspy.Module): def __init__(self): super().__init__() self.prog = dspy.Predict("question -> answer") ...
模块化架构:使用 DSPy,可以轻松更换 RAG 系统的不同组件,比如:检索器、排序器或大语言模型,而无需重写大量代码。 自动优化:DSPy 包含用于自动优化 RAG 流水线的工具,从而减少了手动调优并提高了整体性能。 无缝集成:DSPy 可以与流行的大语言模型进行无缝协作,并可轻松集成到现有的 AI 工作流中。
自动优化: DSPy 支持内置优化器，也称为“提示器”，它会自动为您的特定任务和模型选择最佳提示。此功能消除了手动提示调整的需要，使流程更简单、更高效。编译器驱动的适应: DSPy 编译器会优化整个流水线，根据您的数据和验证逻辑调整提示或微调模型，确保即使组件发生变化，流水线也能保持有效。DSPy 程序的构建块...
DSPy: 编程而非提示工程的基础模型框架 DSPy是斯坦福大学自然语言处理实验室开发的一个开源框架,旨在为基础模型提供一种新的编程范式,取代传统的提示工程方法。 DSPy的核心理念 DSPy的核心理念是"编程而非提示工程"(Programming—not prompting)。 它提供了一套声明式的API,让开发者可以像编写普通Python程序一样构建...
让我们更进一步地理解这个概念,并使用我们上面定义的构建块以及内置的 dspy.Retriever 模块构建一个可组合管道,以说明如何创建可组合管道作为 RAG DSPy 程序。 class RAGSignature(dspy.Signature): """ Given a context and question, answer the question. ...
DSPy 的创新之处 DSPy 引入了"思维编程"(Thought Programming)的概念,它让我们可以像编写普通程序一样来设计 LLM 的推理过程。 1. 模块化设计 使用DSPy,我们可以这样重构上面的例子: importdspy classLegalAnalyzer(dspy.Module): def__init__(self): ...