DSPy
Building high-performance Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines with DSPy and Milvus or Zilliz Cloud
이 통합 기능을 무료로 사용하세요.DSPy란 무엇인가요?
DSPy는 대규모 언어 모델(LLM)에서 프롬프트와 가중치를 최적화하도록 설계된 프로그래밍 프레임워크입니다. 파이썬 구문으로 LLM을 지시하기 위한 다양한 컴포저블 및 선언적 모듈을 제공합니다. DSPy는 GenAI 시스템을 구축할 때 여러 파이프라인 단계에 걸쳐 LLM을 통합할 때 특히 유용합니다.
프롬프트를 수동으로 제작하고 조정하는 기존의 프롬프트 엔지니어링 기법과 달리 DSPy는 쿼리-응답 예제를 학습하고 이 학습을 모방하여 최적화된 프롬프트를 자동으로 생성하여 보다 맞춤화된 결과를 제공합니다. 이 접근 방식을 사용하면 작업의 뉘앙스에 맞게 명시적으로 조정된 AI 애플리케이션의 전체 파이프라인을 동적으로 재조립할 수 있으므로 지속적인 수동 프롬프트 조정이 필요하지 않습니다.
DSPy와 밀버스/질리즈 통합의 이점
DSPy와 Milvus/Zilliz는 모두 GenAI 애플리케이션, 특히 검색 증강 생성(RAG)을 구축하는 데 필수적인 AI 기술입니다. 밀버스](https://dspy-docs.vercel.app/docs/deep-dive/retrieval_models_clients/MilvusRM) 클라이언트를 통해 밀버스와 질리즈 클라우드(관리형 밀버스)를 DSPy 워크플로에 통합하면 개발자는 밀버스의 효율적인 유사도 검색 기능과 DSPy의 프로그래매틱 프롬프트 최적화 기술을 활용할 수 있습니다. 이 강력한 조합을 통해 훨씬 더 효율적이고 효과적인 RAG 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
DSPy와 Milvus/Zilliz의 통합은 두 가지 주요 이점을 제공합니다:
간소화된 RAG 구현 및 구성: RAG 파이프라인을 구축하려면 구성 요소와 워크플로우 설정의 미묘한 차이와 복잡성, 특히 LLM과 리터러를 다루는 과정이 포함됩니다. DSPy와 Milvus/Zilliz의 통합으로 벡터 검색 최적화, 신속한 디자인, LLM 미세 조정을 프로그래밍 방식으로 자동화하여 수동 조정의 필요성을 줄여 이 설정 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
향상된 RAG 성능 및 확장성: Milvus는 고성능과 확장성으로 잘 알려진 강력한 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 질리즈 클라우드는 더욱 향상된 성능의 관리형 Milvus입니다. Milvus/Zilliz를 DSPy와 통합하면 대규모 데이터 검색 작업을 효율적으로 처리할 수 있어 RAG 애플리케이션을 더욱 강력하게 만들고 광범위한 데이터 세트를 관리할 수 있습니다.
전반적으로 DSPy와 Milvus/Zilliz의 통합은 개발자에게 두 기술의 강점을 활용하는 고성능 GenAI 애플리케이션을 구축할 수 있는 강력하고 효율적이며 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
DSPy와 밀버스/질리즈의 통합 작동 방식
Milvus는 검색 모듈로 DSPy 워크플로우에 통합되었습니다. 아래 다이어그램은 RAG 파이프라인에서 이 통합이 어떻게 작동하는지 보여줍니다.
RAG 파이프라인에서 DSPy와 Zilliz Cloud가 작동하는 방식.png
- 먼저, 작업을 정의하고 몇 가지 예제 입력을 준비합니다(종종 레이블 없이 또는 메트릭에 레이블이 필요한 경우 최종 출력에 대한 레이블만 포함).
- 둘째, MilvusRM 모듈을 사용하여 서명(입력/출력 사양)을 할당하고 MilvusRM을 Python 코드에 원활하게 통합하여 RAG 파이프라인을 구성합니다.
- 셋째, 프롬프트의 품질과 최종 결과를 평가하는 데 사용할 메트릭과 예제 입력을 포함하여 RAG 파이프라인의 유효성 검사 로직을 정의합니다.
- 넷째, 고품질 명령어, 자동 소수 예제 또는 업데이트된 LLM 가중치를 생성하는 DSPy 최적화 도구를 사용하여 코드를 컴파일합니다.
- 마지막으로 데이터 세트, 프로그램 또는 유효성 검사 로직을 개선하는 반복적인 프로세스에 참여하여 RAG 파이프라인에 원하는 성능 수준을 달성하세요. 지속적으로 평가하고 개선하여 진화하는 요구 사항을 충족하고 결과를 최적화하세요.
밀버스/질리즈 클라우드에서 DSPy를 사용하는 방법
밀버스 문서** | 밀버스와 DSPy 통합하기
블로그** | 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구축하는 방법(Llama3, Ollama, DSPy, Milvus)
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