大模型相关目录
大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容
从0起步，扬帆起航。
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文章目录
- 大模型相关目录
- 开源项目
- 简介
- 简单特性
- 简单示例
- 复杂特性
- 复杂示例
- DSPy式大模型应用开发
开源项目
https://github.com/stanfordnlp/dspy
简介
据开源项目介绍：
通俗的说：
DSPy（Declarative Language Model Programming），指声明式语言模型编程，由斯坦福大学的研究人员开发，面向大模型RAG业务允许开发者专注于应用程序的高级逻辑，同时抽象掉许多低级细节。
简单特性
传统RAG工作流程：
收到查询
从知识库中检索相关信息
将检索到的信息与查询结合
大语言模型基于上述组合输入生成响应
相关开发者除去业务本身需求外，需对数据处理方式、知识库构建方式、查询方式、召回方式、多轮策略、召唤质量、模型应用配置等等细节进行设计。
DSPy为构建RAG系统引入了一种新范式，其几个关键优势如下：
声明式编程：DSPy允许开发者描述其希望系统做什么，而不是如何去做。这种高级方法使得设计和修改复杂的RAG流水线变得更加容易。
模块化架构：使用DSPy，可以轻松更换RAG系统的不同组件，例如检索器、排序器或语言模型，而无需重写大量代码。
自动优化：DSPy包含用于自动优化RAG流水线的工具，从而减少了手动调优并提高了整体性能。
无缝集成：DSPy可以与流行的语言模型进行无缝协作，并可轻松集成到现有的AI工作流中。
简单示例
import dspy
class RAG(dspy.Module):
def __init__(self):
self.retriever = dspy.Retrieve(k=3)
self.generator = dspy.ChainOfThought("You are a helpful AI assistant.")
def forward(self, query):
context = self.retriever(query)
response = self.generator(context=context, query=query)
return response
rag = RAG()
response = rag("What is the capital of France?")
print(response)
如上所示，DSPy在自身框架下进行初始化检索器和生成器，并给模型简单定位，即可实现RAG。
复杂特性
DSPy引入了以下一系列概念:
- 手写的prompt和fine-tune被抽象并替换为签名（Signature）
- 更高级的prompt技术，如Chain of Thought或ReAct，被抽象并替换为Modules。
- 手动prompt工程变为自动化的提示器(teleprompters)和DSPy编译器
复杂示例
其开发流程可抽象为：
1. **数据集收集**：获取一系列程序输入和输出的示例，如问题和答案对，以用于优化pipelines的性能。
2. **编写DSPy程序**：使用Signature和Modules来定义程序的逻辑，并确定组件间的信息流，以便解决特定任务。
3. **定义验证逻辑**：创建一个验证过程，该过程包含用于评估程序性能的度量和优化器（提词器）。
4. **DSPy程序编译**：通过DSPy编译器整合训练数据、程序、优化器和验证度量，以优化程序性能，例如通过prompt或fine-tuning调整。
5. **迭代优化**：不断地改进数据质量、程序逻辑和验证过程，重复上述步骤，直至pipelines的性能达到令人满意的程度。
具体案例可见github、gitee指南文件。
DSPy式大模型应用开发
可见，DSPy实际是通过自身定义的机制和要素将大模型的RAG开发进行了一直简化、封装、自动化，提高了大模型应用开发的便捷性、增强了鲁棒性和泛化性、降低了开发门槛。
实际上，我们在进行其他大模型应用开发时，完全可以借鉴该思想。设计Agent模块面对用户的复杂提问时对问题进行分步拆解和规划。
角色定位： 本Agent是一个高级问题分解与规划助手，能够理解用户的复杂提问，并通过分步拆解和规划来提供解答。它利用了few-shot学习和思维链技巧来提高问题处理的准确性和效率。
角色职能：
接收并解析用户的复杂问题。
利用few-shot技巧从少量示例中快速学习并识别问题类型。
应用思维链技巧来逻辑地拆解问题，形成解答的步骤序列。
根据问题类型和上下文，规划解答的步骤和所需资源。
提供清晰、有序的问题解答或解决方案。
输出规范：
问题分析报告：包括问题类型、关键信息和子问题列表。
解答步骤规划：一系列分步的解答步骤，每个步骤都明确指出所需的行动或查询。
最终答案或解决方案：经过验证的答案，如果是解决方案，应包含实施步骤和预期结果。
注意事项：
确保在few-shot学习中使用的高质量示例能够代表用户可能提出的问题类型。
维护一个动态更新的知识库，以支持思维链技巧在问题拆解中的应用。
在规划解答步骤时，考虑用户的背景知识和期望的详细程度。
定期评估和优化输出规范，确保信息的准确性和实用性。
在处理用户数据时，严格遵守隐私保护和数据安全的相关法律法规。
