DSPy
Building high-performance Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines with DSPy and Milvus or Zilliz Cloud
Utilice esta integración de forma gratuita¿Qué es DSPy?
DSPy es un marco programático diseñado para optimizar instrucciones y pesos en grandes modelos de lenguaje (LLM). Proporciona varios módulos componibles y declarativos para dar instrucciones a los LLM en sintaxis pitónica. DSPy es particularmente útil cuando los LLMs se integran a través de múltiples etapas del pipeline al construir tus sistemas GenAI.
A diferencia de las técnicas tradicionales de ingeniería de instrucciones que se basan en la elaboración manual y el ajuste de las instrucciones, DSPy aprende ejemplos de preguntas-respuestas e imita este aprendizaje para generar automáticamente instrucciones optimizadas para obtener resultados más personalizados. Este enfoque permite el reensamblaje dinámico de toda la tubería de sus aplicaciones de IA, adaptadas explícitamente a los matices de su tarea, eliminando así la necesidad de ajustes manuales continuos.
Ventajas de la integración de DSPy y Milvus/Zilliz
Tanto DSPy como Milvus/Zilliz son tecnologías de IA esenciales para construir aplicaciones GenAI, especialmente Retrieval Augmented Generation (RAG). La integración de Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) en el flujo de trabajo de DSPy a través del cliente MilvusRM permite a los desarrolladores aprovechar las eficientes capacidades de búsqueda de similitudes de Milvus junto con las técnicas de optimización programática de consultas de DSPy. Esta poderosa combinación resulta en tuberías RAG significativamente más eficientes y efectivas.
La integración de DSPy y Milvus/Zilliz ofrece dos ventajas clave:
Implementación y configuración simplificadas de RAG: La construcción de canalizaciones RAG implica navegar por los matices y complejidades de la configuración de componentes y flujos de trabajo, en particular con LLM y recuperadores. La integración de DSPy y Milvus/Zilliz agiliza este proceso de configuración mediante la automatización programática de la optimización de la recuperación de vectores, el diseño rápido y el ajuste de LLM, reduciendo la necesidad de realizar ajustes manuales.
Rendimiento y escalabilidad de RAG mejorados: Milvus es una potente base de datos vectorial de código abierto conocida por su alto rendimiento y escalabilidad. Zilliz Cloud es el Milvus gestionado con un rendimiento aún mayor. La integración de Milvus/Zilliz con DSPy garantiza una gestión eficiente de las operaciones de recuperación de datos a gran escala, lo que hace que las aplicaciones RAG sean más robustas y capaces de gestionar amplios conjuntos de datos.
En general, la integración de DSPy y Milvus/Zilliz proporciona a los desarrolladores una solución potente, eficiente y escalable para crear aplicaciones GenAI de alto rendimiento que aprovechan los puntos fuertes de ambas tecnologías.
Cómo funciona la integración de DSPy y Milvus/Zilliz
Milvus se ha integrado en el flujo de trabajo DSPy como módulo de recuperación. El diagrama siguiente muestra cómo funciona esta integración en una canalización RAG.
Cómo funcionan DSPy y Zilliz Cloud en una canalización RAG.png
- En primer lugar, defina su tarea y prepare algunas entradas de ejemplo, a menudo sin etiquetas (o únicamente con etiquetas para las salidas finales, si su métrica las requiere).
- En segundo lugar, construya su canalización RAG utilizando el módulo MilvusRM, asignándole una firma (especificación de entrada/salida) e incorporando perfectamente MilvusRM a su código Python.
- Tercero, defina la lógica de validación para su canalización RAG, incluyendo qué métricas y entradas de ejemplo utilizar para evaluar la calidad de las indicaciones y los resultados finales.
- En cuarto lugar, compile su código utilizando un optimizador DSPy, que genera instrucciones de alta calidad, ejemplos automáticos de pocos disparos o pesos LLM actualizados.
- Por último, emprenda un proceso iterativo de perfeccionamiento de su conjunto de datos, programa o lógica de validación para alcanzar el nivel de rendimiento deseado para su canalización RAG. Evalúe y mejore continuamente para satisfacer los requisitos cambiantes y optimizar los resultados.
Cómo utilizar DSPy con Milvus/Zilliz Cloud