¿Qué es DSPy? Cómo funciona, casos prácticos y recursos

Si trabajas con grandes modelos lingüísticos, sabes que ingeniería de instrucciones puede ser todo un reto. Puedes pasarte horas ajustando las indicaciones sólo para obtener resultados dispares. Es frustrante, lleva mucho tiempo y a menudo requiere mucho ensayo y error para conseguir resultados óptimos.

Una solución a este problema es DSPy, un nuevo marco de trabajo que cambia la forma en que conocemos la ingeniería rápida. En lugar de centrarnos en elaborar indicaciones perfectas, DSPy nos permite programar directamente los modelos.

En este tutorial, te explicaré DSPy y por qué es diferente de los métodos anteriores. Conocerás sus principales características y ventajas y cómo funciona. Te guiaré en tus primeros pasos con DSPy y te dirigiré a recursos y comunidades útiles.

¡Empecemos!

¿Qué es DSPy?

DSPy es una herramienta de código abierto creada por la Universidad de Stanford que "compila llamadas a modelos de lenguaje declarativo en pipelines auto-mejorables". En lugar de dedicar tiempo a elaborar indicaciones perfectas, DSPy te permite programar directamente los modelos de IA.

Esto hace que las aplicaciones de IA sean más fiables y fáciles de escalar. DSPy separa la lógica de tu aplicación del texto que utiliza, para que puedas centrarte en lo que quieres que haga tu IA. Mientras tanto, DSPy optimiza los avisos entre bastidores.

Exploremos algunas de sus principales características.

Programación declarativa

Con DSPy, tú defines la tarea que quieres realizar y las métricas para medir el éxito. A continuación, el marco optimiza el comportamiento del modelo por ti. Utiliza una sintaxis de Python fácil de entender, lo que te permite concentrarte en lo que debe hacer tu aplicación y no en cómo solicitar el modelo.

Sugerencias de superación personal

Una de las características más destacadas de DSPy es su capacidad para mejorar automáticamente los avisos a lo largo del tiempo. DSPy refina continuamente las indicaciones, ahorrándote la molestia de los constantes ajustes manuales. Esto se consigue mediante la retroalimentación y la evaluación, garantizando que el modelo funcione mejor con cada iteración.

Arquitectura modular

DSPy también ofrece una arquitectura modular, que te permite mezclar y combinar módulos preconstruidos para diferentes tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Esta modularidad hace que sea altamente personalizable para adaptarse a tus necesidades específicas, fomentando la flexibilidad y la reutilización. El framework incluye módulos útiles como ChainOfThought y ReAct, que puedes integrar fácilmente en tus aplicaciones.

Cómo funciona DSPy

En esta sección, recorreré las partes principales de DSPy y cómo facilita el trabajo con los LLM.

Definición de la tarea

Con DSPy, los usuarios empiezan especificando el objetivo de la tarea y las métricas para las que optimizar. Esto significa que defines lo que quieres que consiga el modelo y cómo medirás su éxito.

DSPy utiliza entradas de ejemplo, etiquetadas o sin etiquetar, para guiar el proceso de aprendizaje. Estos ejemplos ayudan al marco a comprender mejor la tarea y a mejorar su rendimiento. Además, DSPy introduce el concepto de módulos, que son bloques de construcción reutilizables para diversas tareas de PNL. Estos módulos pueden combinarse y personalizarse para adaptarse a distintas necesidades.

Construcción de tuberías

Una vez definida la tarea, los usuarios seleccionan y configuran los módulos adecuados para su tarea específica. Esto implica elegir los módulos adecuados que se ajusten a los requisitos de la tarea y configurarlos en consecuencia. DSPy te permite encadenar estos módulos para crear canalizaciones complejas, permitiendo flujos de trabajo sofisticados. Cada módulo tiene firmas que definen las especificaciones de entrada y salida, garantizando que los módulos puedan trabajar juntos sin problemas.

Optimización y compilación

DSPy optimiza los avisos utilizando el aprendizaje en contexto y el sistema automático de pocos disparos de ejemplos. Esto significa que el marco perfecciona continuamente las indicaciones para mejorar el rendimiento del modelo. DSPy también puede afinar modelos más pequeños para tareas que requieran un ajuste más específico.

Por último, DSPy compila todo el pipeline en código Python ejecutable, lo que facilita su integración en tus aplicaciones. Este proceso de compilación garantiza que la tubería funcione de forma eficiente y eficaz.

Figura 1: Flujo de trabajo DSPy: De los datos al modelo de IA optimizado

Este diagrama ilustra el flujo de trabajo central de DSPy, mostrando cómo transforma los datos brutos en un modelo de IA optimizado. El proceso comienza con un conjunto de datos, que informa a la firma (la estructura de entrada/salida). Esta firma se utiliza para crear un módulo, que luego se optimiza utilizando las técnicas avanzadas de DSPy. Por último, el módulo optimizado se somete a una evaluación para garantizar que cumple los criterios de rendimiento deseados.

Este enfoque racionalizado te permite centrarte en el diseño de alto nivel mientras DSPy se encarga de las complejidades de la ingeniería rápida y la optimización de modelos.

Advantages of DSPy

DSPy ofrece varias ventajas clave que lo convierten en una potente herramienta para trabajar con LLMs:

Mejora de la fiabilidad

El enfoque declarativo de DSPy conduce a un comportamiento LLM más fiable y predecible. En lugar de elaborar manualmente las indicaciones, tú defines lo que quieres que haga el modelo. A continuación, DSPy averigua cómo conseguirlo de forma coherente. Esto significa menos salidas inesperadas y un rendimiento más estable en diferentes tareas.

Digamos que estás construyendo un chatbot de atención al cliente. En lugar de escribir indicaciones específicas, con DSPy podrías definir tu intención así:

1. Comprende la pregunta del cliente.
2. Recupera información relevante de la base de conocimientos.
3. Genera una respuesta útil y empática.
4. Comprueba si la respuesta responde a la pregunta original.
5. Si no es así, afina la respuesta.

DSPy se encargaría entonces:

• Elaborar indicaciones óptimas para cada paso.
• Gestionar el flujo de información entre etapas.
• Optimizar el proceso global para que sea preciso y coherente.

Por ejemplo, DSPy podría aprender que empezar las respuestas con "Comprendo tu preocupación por..." conduce a una mayor satisfacción del cliente en el paso 3. O, para el paso 4, podría desarrollar una forma eficaz de comparar la respuesta con la pregunta original.

La clave es que te centres en definir la estructura y los objetivos de alto nivel. DSPy se ocupa de los detalles puntuales de ingeniería y optimización, lo que conduce a un comportamiento más fiable y predecible del LLM en las distintas consultas de los clientes.

Este enfoque significa que puedes ajustar fácilmente el comportamiento del chatbot (por ejemplo, hacerlo más formal o añadir un nuevo paso para comprobar si hay información sensible) sin tener que reescribir manualmente todas tus indicaciones. DSPy se adaptaría y optimizaría para los nuevos requisitos automáticamente.

Desarrollo simplificado

La arquitectura modular y la optimización rápida automática de DSPy facilitan mucho el desarrollo del LLM. Puedes crear aplicaciones complejas combinando módulos preconstruidos, como si juntaras bloques de construcción. DSPy se encarga de la parte complicada de optimizar los avisos entre bastidores para que puedas centrarte en la lógica de tu aplicación en lugar de ajustar los avisos sin parar.

Imagina que estás creando un asistente de creación de contenidos para un blog. Sin codificar, podrías conceptualizar tu aplicación así:

1. Topic Generator Module
   - Input: Blog niche and target audience
   - Output: List of potential blog topics
2. Outline Creator Module
   - Input: Selected blog topic
   - Output: Detailed outline for the blog post
3. Content Writer Module
   - Input: Blog outline
   - Output: Full blog post draft
4. Editor Module
   - Input: Blog post draft
   - Output: Edited and polished blog post
5. SEO Optimizer Module
   - Input: Edited blog post
   - Output: SEO-optimized version of the post

En este escenario, DSPy lo haría:

• Proporcionan estos módulos preconstruidos que puedes simplemente seleccionar y organizar.
• Optimiza automáticamente los avisos de cada módulo entre bastidores.
• Gestiona el flujo de información entre módulos.

No necesitas escribir ningún código ni elaborar ningún aviso. En su lugar, sólo tienes que elegir los módulos que necesitas, ordenarlos como quieras y especificar tus entradas (como el nicho del blog y el público objetivo).

Adaptabilidad

Cuando se trata de adaptarse a nuevas tareas y dominios, DSPy es genial. Sólo tienes que ajustar la definición de la tarea y las métricas, y DSPy se reconfigura para satisfacer estos nuevos requisitos. Esta flexibilidad significa que puedes aplicar rápidamente tu LLM a diferentes casos de uso sin empezar de cero cada vez.

Supón que has creado un chatbot de atención al cliente para una empresa tecnológica utilizando DSPy. Inicialmente, la tarea del chatbot es responder a preguntas de soporte técnico, con métricas centradas en la precisión de la respuesta y la relevancia de la solución, todo ello dentro del dominio del hardware y el software informáticos.

Ahora, quieres adaptar este chatbot para una empresa sanitaria. Para ello, ajusta la definición de la tarea a "responder a las consultas de los clientes relacionadas con la atención sanitaria" y modifica las métricas para incluir la "precisión médica" y una "puntuación de empatía" por tratar temas delicados de salud. También especifica el nuevo dominio, que ahora abarca la asistencia sanitaria general, los procedimientos médicos y los seguros.

Con estos cambios, DSPy se reconfigura automáticamente. Ajusta sus procesos internos para centrarse en las bases de conocimientos médicos, adapta su generación de lenguaje para utilizar términos más empáticos y precisos desde el punto de vista médico, y cambia sus criterios de evaluación para dar prioridad a la precisión médica y la empatía.

A continuación, proporciona un pequeño conjunto de ejemplos de preguntas y respuestas relacionadas con la asistencia sanitaria. DSPy utiliza estos ejemplos para afinar su enfoque sin necesidad de que reescribas ninguna instrucción.

Como resultado, ahora tu chatbot gestiona eficazmente las consultas sanitarias, proporcionando información médicamente precisa y comunicando con la empatía adecuada las preocupaciones relacionadas con la salud.

De este modo, no necesitabas codificar nada nuevo. Redefinir la tarea, ajustar las métricas y proporcionar nuevos ejemplos fue suficiente para que DSPy reconfigurara las interacciones LLM subyacentes para satisfacer los nuevos requisitos.

Escalabilidad

Las técnicas de optimización de DSPy demuestran su valía cuando se trata de manejar tareas a gran escala. El marco puede mejorar el rendimiento del LLM en grandes conjuntos de datos o problemas complejos, refinando automáticamente las indicaciones y ajustando el comportamiento del modelo. Esta escalabilidad garantiza que tus aplicaciones puedan crecer y abordar tareas más exigentes según sea necesario.

Supón que estás desarrollando un sistema de recomendación para una plataforma de comercio electrónico. Inicialmente, tu sistema necesita procesar un gran conjunto de datos de interacciones de usuarios y detalles de productos para generar recomendaciones personalizadas.

Sin DSPy, tendrías que elaborar manualmente avisos para cada paso, como recuperar el historial del usuario, analizar las preferencias y sugerir productos. Este proceso implicaría mucho ensayo y error para conseguir que las indicaciones fueran las correctas, sobre todo a medida que el conjunto de datos crece y aumenta su complejidad.

Con DSPy, el proceso es mucho más sencillo y eficaz.

Empieza definiendo la tarea: generar recomendaciones personalizadas de productos. Especifica las métricas para las que optimizar, como la precisión de la recomendación y la satisfacción del usuario.

A continuación, proporcionas a DSPy un conjunto de datos de interacciones de usuarios y detalles de productos. Este conjunto de datos ayuda a DSPy a comprender la tarea y mejorar su rendimiento.

A continuación, DSPy utiliza su arquitectura modular para dividir la tarea en módulos más pequeños y manejables. Por ejemplo, un módulo podría encargarse de recuperar el historial del usuario, otro podría analizar las preferencias y un tercero podría generar sugerencias de productos.

DSPy optimiza automáticamente las indicaciones y ajusta el comportamiento del modelo a medida que proporcionas más datos y afinas la definición de la tarea. No tienes que ajustar manualmente cada indicación: DSPy lo hace por ti entre bastidores.

Por ejemplo, si el conjunto de datos crece o aumenta la complejidad de las interacciones del usuario, DSPy se reconfigurará para manejar la mayor escala. Perfeccionará las indicaciones y ajustará los parámetros del modelo para garantizar un funcionamiento coherente y fiable.

Esta escalabilidad garantiza que tu sistema de recomendación pueda crecer y abordar tareas más exigentes según sea necesario, sin que tengas que empezar de cero cada vez. Las técnicas de optimización de DSPy permiten manejar tareas a gran escala de forma eficiente, permitiéndote centrarte en la lógica de alto nivel de tu aplicación en lugar de en las complejidades de la ingeniería puntual.

Casos de uso de DSPy

DSPy puede aplicarse a una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural. Exploremos algunas.

Respuesta a la pregunta

DSPy es realmente bueno construyendo sistemas robustos de Respuesta a Preguntas (QA). Puede combinar generación de recuperación aumentada (RAG) con la cadena de pensamiento para crear potentes herramientas de garantía de calidad. Esto significa que puedes construir sistemas que encuentren información relevante y razonen paso a paso preguntas complejas, proporcionando respuestas más precisas y perspicaces.

Resumen de texto

Con DSPy, crear pipelines de integración es mucho más sencillo. Puedes configurar fácilmente sistemas que se adapten a diferentes longitudes de entrada y estilos de escritura. Esta flexibilidad te permite resumir cualquier cosa, desde artículos breves a documentos extensos, manteniendo los puntos clave y ajustando el estilo del resumen a tus necesidades.

Generación de código

DSPy puede ayudar a generar fragmentos de código a partir de descripciones. Esto es especialmente útil para los desarrolladores que quieren crear rápidamente prototipos de ideas o para los no programadores que necesitan crear guiones sencillos.

Traducción de idiomas

DSPy puede mejorar mucho la traducción automática. Ayuda a crear sistemas de traducción más inteligentes que no sólo traducen palabras, sino que también comprenden el contexto y la cultura.

Con DSPy, puedes construir un traductor que entienda bien las expresiones idiomáticas y los refranes, mantenga el estilo y el tono del texto original y funcione bien en áreas específicas como el derecho, la medicina o la tecnología. Incluso puede explicar por qué eligió determinadas traducciones.

Chatbots e IA conversacional

DSPy puede hacer que los chatbots se sientan más como si hablaras con una persona real. En lugar de dar respuestas preescritas, un chatbot DSPy puede recordar lo que has estado hablando y mantener conversaciones de ida y vuelta que tengan sentido. Te da respuestas que se ajustan mejor a tu pregunta y puede cambiar su forma de hablar para ajustarse a lo que te gusta. Estos chatbots pueden incluso realizar tareas complicadas que requieren pensar y tomar decisiones. Estas mejoras hacen que los chatbots sean más útiles y fáciles de hablar, casi como conversar con un amigo experto.

Primeros pasos con DSPy

Puedes instalar DSPy utilizando pip. Abre tu terminal o símbolo del sistema y ejecuta

pip install dspy-ai

Este comando instalará la última versión estable de DSPy.

Si quieres explorar las funciones de DSPy con integraciones adicionales, puedes instalarlo con extras. Por ejemplo, para incluir piña utiliza

pip install "dspy-ai[pinecone]"

Existen comandos similares para otras integraciones como Qdrant, ChromaDBy Marqo.

Recursos DSPy

Para saber más sobre el uso de DSPy, consulta la documentación oficial. Proporciona tutoriales detallados y ejemplos para ayudarte a empezar y aprovechar al máximo las capacidades del marco.

El repositorio oficial repositorio GitHub incluye el código fuente, el seguimiento de incidencias y ejemplos adicionales.

Aunque DSPy sigue siendo un marco relativamente nuevo, su comunidad está creciendo. Puedes encontrar debates y obtener ayuda en GitHub, donde puedes abrir incidencias o participar en debates. A medida que la comunidad se amplíe, es probable que haya más recursos y experiencias compartidas disponibles para apoyar tu viaje con DSPy.

Recuerda que DSPy se desarrolla activamente, así que mantente atento a las actualizaciones y nuevas funciones que puedan mejorar tus proyectos.

Esta página proporciona instrucciones de instalación e información sobre la versión del paquete DSPy.

Si te gusta trabajar en Cuadernos, Cuaderno Colab DSPy es un cuaderno Colab interactivo que te ayudará a empezar a trabajar con DSPy rápidamente.

Por último, puedes unirte al servidor Discord para conectar con otros usuarios de DSPy, hacer preguntas y compartir experiencias.

Conclusión

En resumen, DSPy ofrece una forma más intuitiva y potente de trabajar con la IA, alejándose de la ingeniería rápida y acercándose a la programación de modelos básicos. Recapitulemos lo que hemos tratado en este artículo:

1. DSPy es un marco declarativo y auto-mejorable que simplifica el desarrollo de aplicaciones LLM.
2. Presenta programación declarativa, indicaciones de auto-mejora y una arquitectura modular, lo que facilita la construcción de sistemas complejos de IA.
3. DSPy permite a los usuarios definir tareas, construir pipelines y optimizar las indicaciones automáticamente.
4. El marco ofrece mayor fiabilidad, desarrollo simplificado, adaptabilidad y escalabilidad en comparación con los métodos tradicionales de ingeniería rápida.
5. DSPy puede aplicarse a una amplia gama de casos de uso, como la respuesta a preguntas, el resumen de texto, la generación de código y las tareas de PNL personalizadas.

Mientras sigas trabajando con DSPy, no olvides utilizar los recursos de la comunidad. Además, mantente al día de las novedades en este campo en evolución: te recomiendo que leas estas entradas de blog si quieres enterarte de algunos de los últimos avances:

• LLMs sin MatMul: Explicación de los conceptos clave
• Modelo de lenguaje híbrido SAMBA: Explicación de los conceptos clave
• ¿Qué es el Soneto Claude 3.5?
• ¿Qué es el Codestral de Mistral?