DSPy: AI 时代的编程革命

在人工智能和大语言模型席卷全球的今天,如何更好地利用这些强大的工具来解决实际问题,成为了许多开发者和研究人员关注的焦点。今天要介绍的 DSPy 框架,为我们提供了一个全新的视角和方法,让我们能够像编写传统程序一样,轻松地"编程"大语言模型,构建复杂的 AI 应用。让我们一起来探索这个激动人心的新领域吧!

🌟 什么是 DSPy?

DSPy 是斯坦福大学自然语言处理实验室开发的一个框架,全称是"Programming with Foundation Models"(使用基础模型编程)。它的核心理念是将提示工程(Prompting)、微调(Fine-tuning)、推理增强(Reasoning)和工具/检索增强(Tool/Retrieval Augmentation)等技术统一起来,通过一组简洁的 Python 操作来表达和学习。

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:

1. 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"问题"作为输入,"答案"作为输出。
2. Predictor(预测器) : 实现了某个签名的具体模块,知道如何使用语言模型来完成任务。
3. Module(模块) : DSPy 程序的基本构建块,可以包含多个预测器和其他模块。
4. Teleprompter(远程提示器) : 用于优化 DSPy 程序的编译器,可以自动生成高质量的提示或微调。
5. Metric(度量) : 用于评估程序输出质量的函数。

🚀 DSPy 的工作流程

使用 DSPy 构建 AI 应用的一般流程如下:

1. 收集数据: 定义任务的输入和输出示例。
2. 编写程序: 使用 DSPy 的模块和操作定义任务的解决方案。
3. 定义验证逻辑: 指定如何判断程序运行的好坏。
4. 编译: 使用 DSPy 编译器优化程序。
5. 迭代: 根据需要改进数据、程序或验证逻辑。

💡 DSPy 实战:多跳问答系统

为了更直观地理解 DSPy 的强大之处,让我们来看一个具体的例子:构建一个多跳问答系统。这个系统能够回答需要多步推理的复杂问题,比如"David Gregory 继承的城堡有几层?"

首先,我们定义问答和搜索查询的签名:

class GenerateAnswer(dspy.Signature):
    """Answer questions with short factoid answers."""
    context = dspy.InputField(desc="may contain relevant facts")
    question = dspy.InputField()
    answer = dspy.OutputField(desc="often between 1 and 5 words")

class GenerateSearchQuery(dspy.Signature):
    """Write a simple search query that will help answer a complex question."""
    context = dspy.InputField(desc="may contain relevant facts")
    question = dspy.InputField()
    query = dspy.OutputField()

然后,我们定义多跳问答的主程序:

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)

这个程序的核心逻辑是:

1. 根据问题生成搜索查询
2. 使用查询检索相关段落
3. 将检索到的信息加入上下文
4. 重复上述步骤,直到达到最大跳数
5. 根据收集到的上下文生成最终答案

接下来,我们定义验证逻辑和使用编译器优化程序:

def validate_context_and_answer_and_hops(example, pred, trace=None):
    if not dspy.evaluate.answer_exact_match(example, pred): return False
    if not dspy.evaluate.answer_passage_match(example, pred): return False
    hops = [example.question] + [outputs.query for *_, outputs in trace if 'query' in outputs]
    if max([len(h) for h in hops]) > 100: return False
    if any(dspy.evaluate.answer_exact_match_str(hops[idx], hops[:idx], frac=0.8) for idx in range(2, len(hops))): return False
    return True

teleprompter = BootstrapFewShot(metric=validate_context_and_answer_and_hops)
compiled_baleen = teleprompter.compile(SimplifiedBaleen(), teacher=SimplifiedBaleen(passages_per_hop=2), trainset=trainset)

经过编译后,我们的程序就可以回答复杂的多跳问题了。例如:

question = "How many storeys are in the castle that David Gregory inherited?"
pred = compiled_baleen(question)
print(f"Question: {question}")
print(f"Predicted Answer: {pred.answer}")
print(f"Retrieved Contexts: {[c[:200] + '...' for c in pred.context]}")

输出结果:

Question: How many storeys are in the castle that David Gregory inherited?
Predicted Answer: Five
Retrieved Contexts: ['David Gregory (physician) | David Gregory (20 December 1625 – 1720) was a Scottish physician and inventor. His surname is sometimes spelt as Gregorie, the original Scottish spelling. He inherited Kinn...', 'Kinnairdy Castle | Kinnairdy Castle is a tower house, having five storeys and a garret, two miles south of Aberchirder, Aberdeenshire, Scotland. The alternative name is Old Kinnairdy....', ...]

🌈 DSPy 的优势

1. 声明式编程: 开发者只需关注任务的逻辑流程,而不必深入提示工程的细节。
2. 模块化和可组合性: 可以轻松构建和组合复杂的 AI 应用。
3. 自动优化: 编译器能自动生成高质量的提示或微调,减少手动调优的工作量。
4. 灵活性: 支持多种语言模型和检索模型,可以根据需求选择合适的底层模型。
5. 可解释性: 程序的每个步骤都清晰可见,便于调试和改进。

🔮 未来展望

DSPy 的出现,标志着 AI 应用开发正在向更加系统化、工程化的方向发展。它为我们提供了一种新的范式,让我们能够更加高效、可靠地构建复杂的 AI 系统。

随着 DSPy 的不断发展和完善,我们可以期待:

1. 更多预定义的模块和工具,覆盖更广泛的 AI 任务。
2. 与其他 AI 框架和工具的深度集成。
3. 更强大的编译器和优化策略。
4. 专门针对 DSPy 的开发环境和调试工具。

📚 结语

DSPy 为我们开启了一个崭新的 AI 编程世界。它不仅简化了复杂 AI 应用的开发过程,还为我们提供了一种全新的思考方式,让我们能够更好地利用和组合各种 AI 能力。无论你是 AI 研究人员、软件工程师,还是对 AI 应用感兴趣的爱好者,DSPy 都值得你深入探索和尝试。

让我们一起拥抱这个 AI 编程的新时代,用 DSPy 构建更智能、更强大的应用吧!

参考文献

1. Khattab, O., Santhanam, K., Li, X., Hall, D., Liang, P., Potts, C., & Callison-Burch, C. (2023). Demonstrate-Search-Predict: Composing retrieval and language models for knowledge-intensive NLP. arXiv preprint arXiv:2212.14024.
2. 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).
3. Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in neural information processing systems, 33, 1877-1901.
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5. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.