简单来说,DSPy 让我们能够像编写普通 Python 程序一样,定义和组合各种 AI 模块,然后通过自动化的编译和优化过程,生成高质量的提示或微调模型,以完成复杂的任务。 🔍 DSPy 的核心概念 要理解 DSPy,我们需要先了解几个关键概念: Signature(签名): 定义了一个 AI 模块的输入和输出。例如,问答任务的签名可能包含...
goal = dspy.InputField(desc="The user defined goal for the analysis to be performed") code = dspy.OutputField(desc ="The code that does the statistical analysis using statsmodel") commentary = dspy.OutputField(desc="The comments about what analysis is being performed") 它接收用户查询(目标...
DSPy 程序由多个 LLM 调用组成,这些调用堆叠在一起作为 DSPy 模块。每个 DSPy 模块都有三类内部参数:(1) LLM 权重、(2) 指令和 (3) 输入/输出行为的样本。 给定一个指标,DSPy 可以使用多阶段优化算法优化这三个指标。这些算法可以结合梯度下降(用于 LLM 权重)和离散 LLM 驱动的优化,即用于制作/更新指令和...
lm2 = dspy.LM() lm3 = dspy.LM() # 你可以在你的DSPy模块里设置这些条件 # 系统根据这些条件来切换 if condition1: with dspy.settings.context(lm=lm1): response = dspy.Predict() if condition2: with dspy.settings.context(lm=lm2): response = dspy.Predict() if condition3: with dspy...
machine-learningartificial-intelligenceqdrantqdrant-vector-databaseretrieval-augmented-generationollamaqdrant-clientllama2-7bollama-clientdspy-ai UpdatedMar 22, 2024 Jupyter Notebook mbakgun/dspy-examples Star37 This codebase demonstrates various DSPy functionalities through practical examples. ...
通过一个示例，将用户的输入翻译成非正式的泰语，同时允许人工监督。通过这些步骤，我们可以看到使用DSPy...
Dspy应用的开发过程如下: 它相较于langchain等围绕Prompt构建应用chain/Pipeline的过程式开发,DSPy 引入了签名(用于抽象Prompt)、模块(用于抽象Prompt技巧)和优化器(可以调整模块的提示(或LM权重))将应用结构和流程与模型权重及Prompt调整分离。 下面是它三个重要的领域概念的详细介绍: ...
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。
import dspy#设置大语言模型turbo = dspy.OpenAI(model='gpt-3.5-turbo-0125', api_key='KEYS', model_type='text')dspy.settings.configure(lm=turbo) 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()._...
站长之家(ChinaZ.com) 8月29日 消息:最近,斯坦福大学的研究人员推出了一个名为DSPy的AI框架,用于利用语言模型和检索模型来解决各种高级任务。DSPy包含多种技术,可以提示和微调语言模型,改进其推理和检索增强。 DSPy使用两个简单的概念“签名(Signatures)”和“提示器(Teleprompters)”来编译任何程序。其中,签名是DS...