DSPy

DSPy - это программный фреймворк, предназначенный для оптимизации подсказок и весов в больших языковых моделях (LLM). Он предоставляет различные составные и декларативные модули для обучения LLM в синтаксисе Pythonic. DSPy особенно полезен, когда LLM интегрированы в несколько этапов конвейера при создании систем GenAI.

В отличие от традиционных методов разработки подсказок, которые основаны на ручном создании и настройке подсказок, DSPy изучает примеры запросов-ответов и имитирует это обучение для автоматической генерации оптимизированных подсказок для получения более точных результатов. Такой подход позволяет динамически перестраивать весь конвейер приложений искусственного интеллекта с учетом всех нюансов вашей задачи, что устраняет необходимость в постоянной ручной корректировке подсказок.

И DSPy, и Milvus/Zilliz являются важнейшими технологиями ИИ для создания приложений GenAI, особенно Retrieval Augmented Generation (RAG). Интеграция Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus) в рабочий процесс DSPy с помощью клиента MilvusRM позволяет разработчикам использовать эффективные возможности Milvus по поиску сходства в сочетании с программными методами оптимизации подсказок DSPy. Эта мощная комбинация приводит к значительно более эффективным и результативным конвейерам RAG.

Интеграция DSPy и Milvus/Zilliz дает два ключевых преимущества:

1. Упрощенное внедрение и настройка RAG: Создание конвейеров RAG сопряжено со сложностями и нюансами настройки компонентов и рабочих процессов, особенно с LLM и ретриверами. Интеграция DSPy и Milvus/Zilliz упрощает этот процесс настройки, программно автоматизируя оптимизацию поиска векторов, разработку подсказок и тонкую настройку LLM, сокращая необходимость в ручных настройках.

2. Улучшенная производительность и масштабируемость RAG: Milvus - это мощная векторная база данных с открытым исходным кодом, известная своей высокой производительностью и масштабируемостью. Zilliz Cloud - это управляемая Milvus с еще более высокой производительностью. Интеграция Milvus/Zilliz с DSPy обеспечивает эффективную обработку масштабных операций по поиску данных, делая приложения RAG более надежными и способными управлять обширными массивами данных.

В целом, интеграция DSPy и Milvus/Zilliz предоставляет разработчикам мощное, эффективное и масштабируемое решение для создания высокопроизводительных GenAI-приложений, использующих сильные стороны обеих технологий.

Milvus был интегрирован в рабочий процесс DSPy в качестве модуля поиска. На схеме ниже показано, как эта интеграция работает в конвейере RAG.

Как DSPy и Zilliz Cloud работают в RAG-конвейере.png

• Во-первых, вы определяете свою задачу и готовите несколько примеров входных данных - часто без меток (или только с метками для конечных выходов, если ваша метрика требует их).
• Во-вторых, постройте свой RAG-конвейер с помощью модуля MilvusRM, присвоив ему сигнатуру (спецификацию входа/выхода) и органично вписав MilvusRM в свой Python-код.
• В-третьих, определите логику валидации для вашего конвейера RAG, включая метрики и примеры входных данных для оценки качества подсказок и конечных результатов.
• В-четвертых, скомпилируйте код с помощью оптимизатора DSPy, который генерирует высококачественные инструкции, автоматические примеры с несколькими выстрелами или обновленные веса LLM.
• Наконец, начните итерационный процесс доработки набора данных, программы или логики проверки, чтобы достичь желаемого уровня производительности конвейера RAG. Постоянно оценивайте и совершенствуйте, чтобы соответствовать меняющимся требованиям и оптимизировать результаты.

• Документация по Milvus | Интеграция Milvus с DSPy

• Блог | Изучение DSPy и его интеграции с Milvus для создания высокоэффективных конвейеров RAG

• Блог | Как построить систему Retrieval-Augmented Generation (RAG) с помощью Llama3, Ollama, DSPy и Milvus

• GitHub | DSPy; Milvus

• Discord | Присоединяйтесь к сообществу Milvus Discord с разработчиками ИИ