DSPy：用基础模型编程的利器

在当今人工智能快速发展的时代,各种大语言模型(LLM)和检索模型(RM)如雨后春笋般涌现。如何有效地利用这些强大的基础模型来构建实际应用,成为了一个亟待解决的问题。Stanford NLP 团队开发的 DSPy 框架为此提供了一个优雅的解决方案。本文将深入浅出地介绍 DSPy 框架的核心理念和使用方法,带领读者走进用基础模型编程的新世界。

🌈 DSPy:编程优于提示

DSPy 的核心理念是"编程优于提示"。与传统的提示工程相比,DSPy 提供了一套更加结构化、可组合的编程范式来使用大语言模型。它统一了提示工程、微调、推理增强和工具/检索增强等技术,将它们抽象为一组最小化的、可组合和可学习的 Python 操作。

这种方法有几个显著的优势:

1. 更好的可复用性和可维护性。通过将复杂任务分解为可组合的模块,我们可以更容易地重用和维护代码。
2. 更强的表达能力。DSPy 的声明式编程风格让我们能够更自然地表达复杂的任务流程。
3. 自动优化。DSPy 提供了编译器,可以自动优化程序中的提示或生成微调。
4. 跨模型兼容性。同一个 DSPy 程序可以轻松适配不同的语言模型,无需大幅修改代码。

让我们通过一个具体的例子来感受 DSPy 的魅力。假设我们要构建一个多跳问答系统,需要先检索相关信息,然后基于检索结果回答问题。在传统方法中,我们可能需要手动设计复杂的提示来指导模型完成这个过程。而使用 DSPy,我们可以将这个任务优雅地表达为:

class RAG(dspy.Module):
    def __init__(self, num_passages=3):
        super().__init__()
        self.retrieve = dspy.Retrieve(k=num_passages)
        self.generate_answer = dspy.ChainOfThought(GenerateAnswer)

    def forward(self, question):
        context = self.retrieve(question).passages
        prediction = self.generate_answer(context=context, question=question)
        return dspy.Prediction(context=context, answer=prediction.answer)

这段代码定义了一个简单的检索增强生成(RAG)模块。它首先使用 retrieve​模块检索相关段落,然后使用 generate_answer​模块生成答案。整个过程被封装在一个可重用的 RAG​类中。

🏗️ DSPy 的核心构建块

签名(Signature)

在 DSPy 中,每个对语言模型的调用都需要一个签名(Signature)。签名定义了子任务的输入和输出,以及一个简短的描述。例如:

class BasicQA(dspy.Signature):
    """Answer questions with short factoid answers."""
    question = dspy.InputField()
    answer = dspy.OutputField(desc="often between 1 and 5 words")

这个签名定义了一个简单的问答任务,输入是一个问题,输出是一个简短的答案。

预测器(Predictor)

预测器是实现签名的模块。它知道如何使用语言模型来完成签名定义的任务。例如:

generate_answer = dspy.Predict(BasicQA)

这个预测器可以用来生成问题的答案:

pred = generate_answer(question="What is the capital of France?")
print(pred.answer)  # 输出: Paris

检索(Retrieve)

DSPy 提供了简单的检索接口。例如:

retrieve = dspy.Retrieve(k=3)
passages = retrieve("history of artificial intelligence").passages

这将检索与查询最相关的 3 个段落。

🧠 编译和优化

DSPy 的一个强大特性是它的编译器。编译器可以自动优化你的程序,生成高质量的提示或微调。

编译过程通常需要以下几个元素:

1. 训练集：一些输入输出样例。
2. 验证逻辑：定义什么是一次好的运行。
3. 电报提示器(Teleprompter)：DSPy 编译器中用于优化程序的组件。

例如,我们可以这样编译我们的 RAG 程序:

teleprompter = BootstrapFewShot(metric=validate_context_and_answer)
compiled_rag = teleprompter.compile(RAG(), trainset=trainset)

编译后的程序通常会表现得更好,因为它学会了如何更有效地使用语言模型来完成任务。

🎨 高级技巧：多跳搜索

对于更复杂的任务,如多跳问答,我们可以构建更复杂的程序。例如,这里是一个简化的"Baleen"多跳搜索程序:

class SimplifiedBaleen(dspy.Module):
    def __init__(self, passages_per_hop=3, max_hops=2):
        super().__init__()
        self.generate_query = [dspy.ChainOfThought(GenerateSearchQuery) for _ in range(max_hops)]
        self.retrieve = dspy.Retrieve(k=passages_per_hop)
        self.generate_answer = dspy.ChainOfThought(GenerateAnswer)
        self.max_hops = max_hops

    def forward(self, question):
        context = []
        for hop in range(self.max_hops):
            query = self.generate_query[hop](context=context, question=question).query
            passages = self.retrieve(query).passages
            context = deduplicate(context + passages)
        pred = self.generate_answer(context=context, question=question)
        return dspy.Prediction(context=context, answer=pred.answer)

这个程序可以进行多次搜索，每次搜索都基于之前的结果生成新的查询，从而收集更多相关信息来回答复杂问题。

🌟 结语

DSPy 为我们提供了一种新的范式来使用和优化大语言模型。通过将复杂任务分解为可组合的模块,并利用自动编译和优化,DSPy 让我们能够更轻松地构建复杂的 AI 应用。随着基础模型的不断发展,DSPy 这样的高级抽象工具将在未来的 AI 应用开发中扮演越来越重要的角色。

无论你是想构建一个简单的问答系统,还是复杂的多任务 AI 助手,DSPy 都能为你提供强大而灵活的工具。让我们拥抱这个用基础模型编程的新时代,用 DSPy 释放 AI 的无限可能!

📚 参考文献

1. Khattab, O., Santhanam, K., Li, X., Hall, D., Liang, P., Potts, C., & Zaharia, M. (2023). Demonstrate-Search-Predict: Composing retrieval and language models for knowledge-intensive NLP. arXiv preprint arXiv:2212.14024.
2. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
3. Khattab, O., & Zaharia, M. (2020). ColBERT: Efficient and Effective Passage Search via Contextualized Late Interaction over BERT. In Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (pp. 39-48).
4. Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., ... & Liu, P. J. (2020). Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer. Journal of Machine Learning Research, 21(140), 1-67.
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