DSPy
Building high-performance Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines with DSPy and Milvus or Zilliz Cloud
Utilizzate questa integrazione gratuitamenteChe cos'è DSPy?
DSPy è un framework programmatico progettato per ottimizzare i prompt e i pesi nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Fornisce vari moduli componibili e dichiarativi per istruire gli LLM in sintassi pitonica. DSPy è particolarmente utile quando gli LLM sono integrati in più fasi della pipeline nella costruzione di sistemi GenAI.
A differenza delle tecniche tradizionali di ingegneria dei prompt che si basano sulla creazione e la modifica manuale dei prompt, DSPy apprende esempi di domande e risposte e imita questo apprendimento per generare automaticamente prompt ottimizzati per ottenere risultati più personalizzati. Questo approccio consente di riassemblare dinamicamente l'intera pipeline delle applicazioni di intelligenza artificiale, adattandola esplicitamente alle sfumature del compito, eliminando così la necessità di continui aggiustamenti manuali dei prompt.
Vantaggi dell'integrazione tra DSPy e Milvus/Zilliz
Sia DSPy che Milvus/Zilliz sono tecnologie AI essenziali per la creazione di applicazioni GenAI, in particolare Retrieval Augmented Generation (RAG). L'integrazione di Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) nel flusso di lavoro di DSPy tramite il client MilvusRM consente agli sviluppatori di sfruttare le efficienti capacità di ricerca per similarità di Milvus insieme alle tecniche di ottimizzazione programmatica dei prompt di DSPy. Questa potente combinazione consente di ottenere pipeline RAG significativamente più efficienti ed efficaci.
L'integrazione tra DSPy e Milvus/Zilliz offre due vantaggi fondamentali:
Implementazione e configurazione semplificate di RAG: La creazione di pipeline RAG implica la necessità di affrontare le sfumature e le complessità dell'impostazione di componenti e flussi di lavoro, in particolare con LLM e retrievers. L'integrazione tra DSPy e Milvus/Zilliz semplifica questo processo di configurazione automatizzando in modo programmatico l'ottimizzazione del reperimento dei vettori, la progettazione dei prompt e la messa a punto degli LLM, riducendo la necessità di regolazioni manuali.
Miglioramento delle prestazioni e della scalabilità di RAG: Milvus è un potente database vettoriale open-source noto per le sue elevate prestazioni e scalabilità. Zilliz Cloud è il Milvus gestito con prestazioni ancora più elevate. L'integrazione di Milvus/Zilliz con DSPy garantisce una gestione efficiente delle operazioni di recupero dei dati su larga scala, rendendo le applicazioni RAG più robuste e capaci di gestire insiemi di dati estesi.
Nel complesso, l'integrazione di DSPy e Milvus/Zilliz offre agli sviluppatori una soluzione potente, efficiente e scalabile per realizzare applicazioni GenAI ad alte prestazioni che sfruttano i punti di forza di entrambe le tecnologie.
Come funziona l'integrazione tra DSPy e Milvus/Zilliz
Milvus è stato integrato nel flusso di lavoro di DSPy come modulo di recupero. Il diagramma seguente mostra come funziona questa integrazione in una pipeline RAG.
Come funzionano DSPy e Zilliz Cloud in una pipeline RAG.png
- Innanzitutto, si definisce il compito e si preparano alcuni input di esempio, spesso senza etichette (o solo con etichette per gli output finali, se la metrica lo richiede).
- In secondo luogo, si costruisce la pipeline RAG usando il modulo MilvusRM, assegnandogli una firma (specifica di input/output) e incorporando MilvusRM nel codice Python.
- Terzo, definire la logica di validazione della pipeline RAG, comprese le metriche e gli esempi di input da utilizzare per valutare la qualità dei prompt e dei risultati finali.
- Quarto, compilare il codice utilizzando un ottimizzatore DSPy, che genera istruzioni di alta qualità, esempi automatici di pochi scatti o pesi LLM aggiornati.
- Infine, impegnarsi in un processo iterativo di affinamento del set di dati, del programma o della logica di validazione per raggiungere il livello di prestazioni desiderato per la pipeline RAG. Valutare e migliorare continuamente per soddisfare i requisiti in evoluzione e ottimizzare i risultati.
Come utilizzare DSPy con Milvus/Zilliz Cloud
Documentazione Milvus | Integrare Milvus con DSPy
Blog | Esplorare DSPy e la sua integrazione con Milvus per creare pipeline RAG altamente efficienti
Blog | Come costruire un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando Llama3, Ollama, DSPy e Milvus
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