DSPy
Building high-performance Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines with DSPy and Milvus or Zilliz Cloud
この統合を無料で利用するDSPyとは？
DSPyは、大規模言語モデル(LLM)のプロンプトとウェイトを最適化するために設計されたプログラムフレームワークである。Pythonic構文でLLMに指示するための、様々な構成可能で宣言的なモジュールを提供します。DSPyは、GenAIシステムを構築する際に、LLMが複数のパイプラインステージにわたって統合されている場合に特に有用です。
プロンプトを手動で作成し、微調整することに依存する従来のプロンプトエンジニアリング技術とは異なり、DSPyはクエリ-アンサーの例を学習し、この学習を真似て最適化されたプロンプトを自動生成することで、よりカスタマイズされた結果を得ることができます。このアプローチにより、AIアプリケーションのパイプライン全体をタスクのニュアンスに合わせて動的に再構築できるため、手動でプロンプトを調整する必要がなくなります。
DSPyとMilvus/Zilliz統合のメリット
DSPyとMilvus/Zillizはどちらも、GenAIアプリケーション、特にRetrieval Augmented Generation (RAG)を構築するために不可欠なAIテクノロジーです。MilvusとZilliz Cloud（マネージドMilvus）をMilvusRMクライアントを介してDSPyのワークフローに統合することで、開発者はMilvusの効率的な類似検索機能とDSPyのプログラムによるプロンプト最適化技術を活用することができます。この強力な組み合わせにより、RAGパイプラインは大幅に効率的かつ効果的になります。
DSPyとMilvus/Zillizの統合は2つの重要な利点を提供します：
1.簡素化されたRAGの実装と設定：RAGパイプラインの構築には、コンポーネントやワークフローの設定、特にLLMやリトリーバの設定など、微妙で複雑な作業が必要です。DSPyとMilvus/Zillizの統合は、ベクター検索、プロンプト設計、LLMの微調整の最適化をプログラムで自動化することにより、このセットアッププロセスを合理化し、手作業による調整の必要性を低減します。
2.RAGのパフォーマンスとスケーラビリティの向上：Milvusは、その高いパフォーマンスとスケーラビリティで知られる強力なオープンソースのベクターデータベースです。Zilliz Cloudはさらに高いパフォーマンスを持つマネージドMilvusです。Milvus/ZillizをDSPyと統合することで、大規模なデータ検索操作を効率的に処理することができ、RAGアプリケーションはより堅牢になり、大規模なデータセットを管理することができるようになります。
全体として、DSPyとMilvus/Zillizの統合は、両テクノロジーの長所を活用した高性能なGenAIアプリケーションを構築するための強力で効率的かつスケーラブルなソリューションを開発者に提供します。
DSPyとMilvus/Zillizの統合の仕組み
Milvusは検索モジュールとしてDSPyワークフローに統合されている。下図はRAGパイプラインにおけるこの統合の仕組みを示している。
RAGパイプラインにおけるDSPyとZilliz Cloudの連携.png
- まず、タスクを定義し、いくつかの入力例（多くの場合、ラベルなし）を準備します（または、メトリックがラベルを必要とする場合は、最終出力用のラベルのみ）。
- 次に、MilvusRMモジュールを使用してRAGパイプラインを構築し、シグネチャ（入出力指定）を割り当て、PythonコードにMilvusRMをシームレスに組み込みます。
- 第三に、プロンプトの品質と最終結果を評価するために使用するメトリクスや入力例など、RAGパイプラインの検証ロジックを定義します。
- 第四に、DSPyオプティマイザを使用してコードをコンパイルします。このオプティマイザは、高品質の命令、自動的な少数ショット例、または更新されたLLM重みを生成します。
- 最後に、データセット、プログラム、または検証ロジックを改良する反復プロセスに取り組み、RAGパイプラインの望ましい性能レベルを達成する。進化する要件を満たし、結果を最適化するために、継続的に評価と改善を行います。
DSPyとMilvus/Zilliz Cloudの使い方
Milvusドキュメント**｜MilvusとDSPyの連携
Blog | Llama3、Ollama、DSPy、Milvusを使用したRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムの構築方法
Discord｜AI開発者とMilvus Discordコミュニティに参加する