Qu'est-ce que DSPy ? Fonctionnement, cas d'utilisation et ressources

Si vous travaillez avec de grands modèles linguistiques, vous savez que l'ingénierie de l'invite peut être un véritable défi. Vous pouvez passer des heures à ajuster les invites pour obtenir des résultats mitigés. C'est frustrant, cela prend beaucoup de temps et il faut souvent procéder par essais et erreurs pour obtenir des résultats optimaux.

Une solution à ce problème est DSPy- un nouveau cadre qui change la façon dont nous connaissons l'ingénierie rapide. Au lieu de se concentrer sur l'élaboration d'invites parfaites, DSPy nous permet de programmer directement les modèles.

Dans ce tutoriel, j'expliquerai DSPy et pourquoi il est différent des anciennes méthodes. Vous découvrirez ses principales caractéristiques, ses avantages et son fonctionnement. Je vous guiderai dans vos premiers pas avec DSPy et vous orienterai vers des ressources et des communautés utiles.

Commençons !

Qu'est-ce que DSPy ?

DSPy est un outil open-source créé par l'Université de Stanford qui "compile les appels de modèles de langages déclaratifs dans des pipelines auto-améliorants". Au lieu de passer du temps à élaborer des messages parfaits, DSPy vous permet de programmer directement les modèles d'IA.

Les applications d'IA sont ainsi plus fiables et plus faciles à mettre à l'échelle. DSPy sépare la logique de votre application du texte qu'elle utilise, afin que vous puissiez vous concentrer sur ce que vous voulez que votre IA fasse. Pendant ce temps, DSPy optimise les messages en coulisses.

Examinons quelques-unes de ses principales caractéristiques.

Programmation déclarative

Avec DSPy, vous définissez la tâche que vous souhaitez accomplir et les paramètres permettant de mesurer le succès. Le cadre optimise ensuite le comportement du modèle pour vous. Il utilise une syntaxe Python facile à comprendre, ce qui vous permet de vous concentrer sur ce que votre application doit faire plutôt que sur la manière d'inviter le modèle.

Incitations à l'auto-amélioration

L'une des principales caractéristiques de DSPy est sa capacité à améliorer automatiquement les messages au fil du temps. DSPy affine continuellement les messages, vous évitant ainsi de devoir procéder à des ajustements manuels constants. Cet objectif est atteint grâce au retour d'information et à l'évaluation, ce qui permet d'améliorer les performances du modèle à chaque itération.

Architecture modulaire

DSPy offre également une architecture modulaire, qui vous permet de combiner des modules prédéfinis pour différentes tâches de traitement du langage naturel (NLP). Cette modularité le rend hautement personnalisable pour répondre à vos besoins spécifiques, ce qui favorise la flexibilité et la réutilisation. Le cadre comprend des modules utiles tels que ChainOfThought et ReAct, qui peuvent être facilement intégrés dans vos applications.

Comment fonctionne DSPy

Dans cette section, je vais vous présenter les principales parties de DSPy et la manière dont il facilite le travail avec les LLM.

Définition des tâches

Avec DSPy, les utilisateurs commencent par spécifier l'objectif de la tâche et les paramètres à optimiser. Cela signifie que vous définissez ce que vous voulez que le modèle atteigne et comment vous mesurerez son succès.

DSPy utilise des exemples, étiquetés ou non, pour guider le processus d'apprentissage. Ces exemples permettent au cadre de mieux comprendre la tâche et d'améliorer ses performances. De plus, DSPy introduit le concept de modules, qui sont des blocs de construction réutilisables pour diverses tâches NLP. Ces modules peuvent être combinés et personnalisés pour répondre à différents besoins.

Construction de pipelines

Une fois la tâche définie, les utilisateurs sélectionnent et configurent les modules appropriés pour leur tâche spécifique. Il s'agit de choisir les bons modules qui correspondent aux exigences de la tâche et de les configurer en conséquence. DSPy vous permet d'enchaîner ces modules pour créer des pipelines complexes, permettant des flux de travail sophistiqués. Chaque module possède des signatures qui définissent les spécifications d'entrée et de sortie, ce qui permet aux modules de fonctionner ensemble de manière transparente.

Optimisation et compilation

DSPy optimise les messages-guides en utilisant l'apprentissage en contexte et l'apprentissage automatique. d'exemples d'exemples. Cela signifie que le cadre affine continuellement les messages-guides afin d'améliorer les performances du modèle. DSPy peut également affiner des modèles plus petits pour des tâches nécessitant un réglage plus spécifique.

Enfin, DSPy compile l'ensemble du pipeline en code Python exécutable, ce qui facilite son intégration dans vos applications. Ce processus de compilation garantit que le pipeline fonctionne de manière efficace et efficiente.

Figure 1 : Flux de travail DSPy : Des données au modèle d'IA optimisé

Ce diagramme illustre le flux de travail principal de DSPy, montrant comment il transforme les données brutes en un modèle d'IA optimisé. Le processus commence par un ensemble de données, qui informe la signature (la structure d'entrée/sortie). Cette signature est utilisée pour créer un module, qui est ensuite optimisé à l'aide des techniques avancées de DSPy. Enfin, le module optimisé fait l'objet d'une évaluation pour s'assurer qu'il répond aux critères de performance souhaités.

Cette approche rationalisée vous permet de vous concentrer sur la conception de haut niveau tandis que DSPy gère les complexités de l'ingénierie rapide et de l'optimisation du modèle.

Avantages de DSPy

DSPy offre plusieurs avantages clés qui en font un outil puissant pour travailler avec les LLM :

Fiabilité accrue

L'approche déclarative de DSPy conduit à un comportement LLM plus fiable et prévisible. Au lieu d'élaborer manuellement des invites, vous définissez ce que vous voulez que le modèle fasse. DSPy se charge ensuite de trouver le moyen de faire en sorte que cela se produise de manière cohérente. Cela signifie qu'il y a moins de sorties inattendues et que les performances sont plus stables pour différentes tâches.

Imaginons que vous construisiez un chatbot pour l'assistance à la clientèle. Au lieu d'écrire des messages spécifiques, avec DSPy vous pouvez définir votre intention comme suit :

1. Comprenez la question du client.
2. Récupérer les informations pertinentes dans la base de connaissances.
3. Apportez une réponse utile et empathique.
4. Vérifiez si la réponse répond à la question initiale.
5. Si ce n'est pas le cas, affinez la réponse.

DSPy s'en chargerait alors :

• Élaborer des messages-guides optimaux pour chaque étape.
• Gérer le flux d'informations entre les étapes.
• Optimiser le processus global pour en assurer la précision et la cohérence.

Par exemple, DSPy pourrait apprendre que le fait de commencer les réponses par "Je comprends votre inquiétude à propos de..." conduit à une meilleure satisfaction du client à l'étape 3. Ou, pour l'étape 4, il peut développer un moyen efficace de comparer la réponse à la question initiale.

L'essentiel est de se concentrer sur la définition de la structure et des objectifs de haut niveau. DSPy s'occupe des détails d'ingénierie et d'optimisation, ce qui permet au LLM de se comporter de manière plus fiable et prévisible dans le cadre de diverses demandes de la part des clients.

Cette approche signifie que vous pouvez facilement ajuster le comportement du chatbot (par exemple, le rendre plus formel ou ajouter une nouvelle étape pour vérifier la présence d'informations sensibles) sans avoir à réécrire toutes vos invites manuellement. DSPy s'adaptera et optimisera automatiquement les nouvelles exigences.

Développement simplifié

L'architecture modulaire et l'optimisation automatique de DSPy facilitent grandement le développement de LLM. Vous pouvez créer des applications complexes en combinant des modules préconstruits, comme si vous assembliez des blocs de construction. DSPy s'occupe de la partie délicate de l'optimisation des invites dans les coulisses afin que vous puissiez vous concentrer sur la logique de votre application plutôt que de modifier sans cesse les invites.

Imaginez que vous créez un assistant de création de contenu pour un blog. Sans coder, vous pourriez concevoir votre application comme suit :

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

Dans ce scénario, DSPy :

• Fournir ces modules préconstruits qu'il vous suffit de sélectionner et d'agencer.
• Optimiser automatiquement les invites pour chaque module en arrière-plan.
• Gérer le flux d'informations entre les modules.

Vous n'avez pas besoin d'écrire de code ou de créer des messages-guides. Il vous suffit de choisir les modules dont vous avez besoin, de les organiser dans l'ordre que vous souhaitez et de spécifier vos données d'entrée (comme la niche du blog et le public cible).

Adaptabilité

Lorsqu'il s'agit de s'adapter à de nouvelles tâches et à de nouveaux domaines, DSPy est excellent. Il vous suffit d'ajuster la définition de la tâche et les mesures, et DSPy se reconfigure pour répondre à ces nouvelles exigences. Cette flexibilité vous permet d'appliquer rapidement votre LLM à différents cas d'utilisation sans avoir à repartir de zéro à chaque fois.

Supposons que vous ayez créé un chatbot de support client pour une entreprise technologique en utilisant DSPy. Au départ, la tâche du chatbot est de répondre aux questions d'assistance technique, avec des mesures axées sur la précision de la réponse et la pertinence de la solution, le tout dans le domaine du matériel et des logiciels informatiques.

Vous souhaitez maintenant adapter ce chatbot à une entreprise de soins de santé. Pour ce faire, vous modifiez la définition de la tâche pour qu'elle consiste à "répondre aux questions des clients en matière de santé" et vous modifiez les mesures pour inclure la "précision médicale" et un "score d'empathie" pour le traitement des questions de santé sensibles. Vous indiquez également le nouveau domaine, qui couvre désormais les soins de santé généraux, les procédures médicales et les assurances.

Avec ces changements, DSPy se reconfigure automatiquement. Il ajuste ses processus internes pour se concentrer sur les bases de connaissances médicales, adapte son langage pour utiliser des termes plus empathiques et plus précis sur le plan médical, et modifie ses critères d'évaluation pour donner la priorité à la précision médicale et à l'empathie.

Vous fournissez ensuite une petite série d'exemples de questions-réponses relatives aux soins de santé. DSPy utilise ces exemples pour affiner son approche sans vous obliger à réécrire les invites.

Par conséquent, votre chatbot traite désormais efficacement les questions de santé, en fournissant des informations médicales précises et en communiquant avec l'empathie appropriée pour les problèmes de santé.

Ainsi, vous n'avez pas eu besoin de coder quoi que ce soit de nouveau. La redéfinition de la tâche, l'ajustement des mesures et la fourniture de nouveaux exemples ont suffi à DSPy pour reconfigurer les interactions LLM sous-jacentes afin de répondre aux nouvelles exigences.

Évolutivité

Les techniques d'optimisation de DSPy montrent leur valeur lorsqu'il s'agit de traiter des tâches à grande échelle. Le cadre peut améliorer les performances du LLM sur les grands ensembles de données ou les problèmes complexes en affinant automatiquement les invites et en ajustant le comportement du modèle. Cette évolutivité garantit que vos applications peuvent se développer et s'attaquer à des tâches plus exigeantes en fonction des besoins.

Supposons que vous développiez un système de recommandation pour une plateforme de commerce électronique. Au départ, votre système doit traiter un vaste ensemble de données relatives aux interactions des utilisateurs et aux détails des produits afin de générer des recommandations personnalisées.

Sans DSPy, vous devriez créer manuellement des invites pour chaque étape, comme la récupération de l'historique de l'utilisateur, l'analyse des préférences et la suggestion de produits. Ce processus impliquerait beaucoup d'essais et d'erreurs pour que les messages-guides soient parfaitement adaptés, en particulier au fur et à mesure que l'ensemble des données augmente et que leur complexité s'accroît.

Avec DSPy, le processus est beaucoup plus simple et efficace.

Vous commencez par définir la tâche : générer des recommandations de produits personnalisées. Vous indiquez les paramètres à optimiser, tels que la précision des recommandations et la satisfaction des utilisateurs.

Ensuite, vous fournissez à DSPy un ensemble de données relatives aux interactions des utilisateurs et aux détails des produits. Cet ensemble de données aide DSPy à comprendre la tâche et à améliorer ses performances.

DSPy utilise ensuite son architecture modulaire pour diviser la tâche en modules plus petits et plus faciles à gérer. Par exemple, un module peut se charger de récupérer l'historique de l'utilisateur, un autre peut analyser ses préférences et un troisième peut générer des suggestions de produits.

DSPy optimise automatiquement les invites et ajuste le comportement du modèle au fur et à mesure que vous fournissez plus de données et que vous affinez la définition de votre tâche. Vous n'avez pas besoin de modifier chaque invite manuellement -SPy le fait pour vous dans les coulisses.

Par exemple, si l'ensemble de données augmente ou si la complexité des interactions avec l'utilisateur s'accroît, DSPy se reconfigurera pour s'adapter à l'échelle plus grande. Il affinera les messages-guides et ajustera les paramètres du modèle afin de garantir des performances cohérentes et fiables.

Cette évolutivité garantit que votre système de recommandation peut se développer et s'attaquer à des tâches plus difficiles en fonction des besoins, sans que vous ayez à repartir de zéro à chaque fois. Les techniques d'optimisation de DSPy permettent de traiter efficacement les tâches à grande échelle, ce qui vous permet de vous concentrer sur la logique de haut niveau de votre application plutôt que sur les subtilités de l'ingénierie rapide.

Cas d'utilisation de DSPy

DSPy peut être appliqué à un large éventail de tâches de traitement du langage naturel. Examinons-en quelques-uns.

Réponse aux questions

DSPy permet de construire des systèmes robustes de réponse aux questions (QA). Il peut combiner la génération augmentée par récupération (RAG) avec la chaîne de pensée pour créer de puissants outils d'assurance qualité. Cela signifie que vous pouvez créer des systèmes qui trouvent des informations pertinentes et qui raisonnent étape par étape à partir de questions complexes, en fournissant des réponses plus précises et plus pertinentes.

Résumé de texte

Avec DSPy, la création de pipelines de compression devient beaucoup plus simple. Vous pouvez facilement mettre en place des systèmes qui s'adaptent aux différentes longueurs d'entrée et aux différents styles d'écriture. Cette flexibilité vous permet de résumer aussi bien des articles courts que des documents longs, en conservant les points clés tout en adaptant le style du résumé à vos besoins.

Génération de codes

DSPy peut vous aider à générer des extraits de code à partir de descriptions. Cette fonction est particulièrement utile pour les développeurs qui souhaitent prototyper rapidement des idées ou pour les non-programmeurs qui ont besoin de créer des scripts simples.

Traduction linguistique

DSPy peut améliorer considérablement la traduction automatique. Elle permet de créer des systèmes de traduction plus intelligents qui ne se contentent pas de traduire des mots, mais qui comprennent également le contexte et la culture.

Avec DSPy, vous pouvez créer un traducteur qui respecte les expressions idiomatiques et les dictons, qui conserve le style et le ton du texte original et qui fonctionne bien dans des domaines spécifiques tels que le droit, la médecine ou la technologie. Il peut même expliquer pourquoi il a choisi certaines traductions.

Chatbots et IA conversationnelle

DSPy peut faire en sorte que les chatbots donnent l'impression de parler à une personne réelle. Au lieu de donner des réponses pré-écrites, un chatbot DSPy peut se souvenir de ce dont vous avez parlé et avoir des conversations en va-et-vient qui ont du sens. Il donne des réponses qui correspondent mieux à votre question et peut modifier son discours pour qu'il corresponde à ce que vous souhaitez. Ces chatbots peuvent même effectuer des tâches délicates qui nécessitent de la réflexion et de la prise de décision. Ces améliorations rendent les chatbots plus utiles et plus faciles à utiliser, un peu comme s'ils conversaient avec un ami bien informé.

Démarrer avec DSPy

Vous pouvez installer DSPy en utilisant pip. Ouvrez votre terminal ou votre invite de commande et exécutez :

pip install dspy-ai

Cette commande installera la dernière version stable de DSPy.

Si vous souhaitez explorer les fonctionnalités de DSPy avec des intégrations supplémentaires, vous pouvez l'installer avec des extras. Par exemple, pour inclure Pomme de pin utilisez :

pip install "dspy-ai[pinecone]"

Des commandes similaires sont disponibles pour d'autres intégrations telles que Qdrant, ChromaDBet Marqo.

Ressources DSPy

Pour en savoir plus sur l'utilisation de DSPy, consultez la documentation officielle. Il fournit des tutoriels et des exemples détaillés pour vous aider à démarrer et à tirer le meilleur parti des capacités du cadre.

La version officielle du GitHub officiel comprend le code source, le suivi des problèmes et des exemples supplémentaires.

Bien que DSPy soit encore un cadre relativement nouveau, sa communauté s'agrandit. Vous pouvez trouver des discussions et de l'aide sur GitHub, où vous pouvez ouvrir des problèmes ou participer à des discussions. Au fur et à mesure que la communauté s'élargit, davantage de ressources et d'expériences partagées deviendront probablement disponibles pour soutenir votre parcours avec DSPy.

N'oubliez pas que DSPy est activement développé, alors gardez un œil sur les mises à jour et les nouvelles fonctionnalités qui pourraient améliorer vos projets.

Cette page page fournit des instructions d'installation et des informations sur la version du paquetage DSPy.

Si vous êtes un adepte du travail en carnet, DSPy Colab Notebook est un cahier Colab interactif qui vous aidera à démarrer rapidement avec DSPy.

Enfin, vous pouvez rejoindre le serveur Discord pour vous connecter avec d'autres utilisateurs de DSPy, poser des questions et partager vos expériences.

Conclusion

En résumé, DSPy offre un moyen plus intuitif et plus puissant de travailler avec l'IA, en s'éloignant de l'ingénierie rapide et en s'orientant vers la programmation de modèles de base. Récapitulons les points abordés dans cet article :

1. DSPy est un cadre déclaratif et auto-améliorant qui simplifie le développement d'applications LLM.
2. Il se caractérise par une programmation déclarative, des invites qui s'améliorent d'elles-mêmes et une architecture modulaire, ce qui facilite la construction de systèmes d'IA complexes.
3. DSPy permet aux utilisateurs de définir des tâches, de construire des pipelines et d'optimiser automatiquement les invites.
4. Le cadre offre une fiabilité accrue, un développement simplifié, une adaptabilité et une évolutivité par rapport aux méthodes traditionnelles d'ingénierie rapide.
5. DSPy peut être appliqué à un large éventail de cas d'utilisation, y compris la réponse aux questions, le résumé de texte, la génération de code et les tâches NLP personnalisées.

Tout en continuant à travailler avec DSPy, n'oubliez pas d'utiliser les ressources de la communauté. Je vous recommande de lire ces articles de blog si vous voulez en savoir plus sur les derniers développements :

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