新RAG架構(gòu)范式！DSPy將革命性改變RAG系統(tǒng)架構(gòu)方式??！ 原創(chuàng)
1、什么是 DSPy？
DSPy（Declarative Self-improving Language Programs (in Python)）是斯坦福大學(xué) NLP 研究人員開(kāi)發(fā)的 "基礎(chǔ)模型編程 "框架。它強(qiáng)調(diào)編程而非提示詞，旨在簡(jiǎn)化復(fù)雜語(yǔ)言模型應(yīng)用的構(gòu)建過(guò)程。DSPy 允許開(kāi)發(fā)者專注于應(yīng)用程序的高級(jí)邏輯，同時(shí)抽象掉許多低級(jí)細(xì)節(jié)。DSPy 包含多種技術(shù)，可以提示詞和微調(diào)語(yǔ)言模型，改進(jìn)其推理和檢索增強(qiáng)。
使用 DSPy 構(gòu)建基于語(yǔ)言模型的應(yīng)用程序的工作流程如下所示：
DSPy 框架預(yù)示著構(gòu)建檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)的根本性變革，賦予開(kāi)發(fā)者無(wú)與倫比的靈活性與掌控力，標(biāo)示著該領(lǐng)域的一場(chǎng)革命。本篇文章深入剖析DSPy 的本質(zhì)、運(yùn)作機(jī)制，以及它為何能重塑 RAG 領(lǐng)域的未來(lái)格局。
2、RAG 系統(tǒng)現(xiàn)狀
在揭示 DSPy 如何引領(lǐng) RAG 變革之前，讓我們簡(jiǎn)要介紹下檢索增強(qiáng)生成系統(tǒng)（RAG）的架構(gòu)和流程。
RAG 體系將大語(yǔ)言模型與外部知識(shí)源融為一體，其操作步驟如下：
- 接收查詢請(qǐng)求；
- 在知識(shí)庫(kù)中檢索相關(guān)知識(shí)；
- 整合查詢請(qǐng)求和檢索的相關(guān)知識(shí)，組合成新的 Prompt；
- 利用強(qiáng)大的大語(yǔ)言模型，生成最終回答。
3、DSPy 如何改變游戲規(guī)則？
DSPy 為構(gòu)建 RAG 系統(tǒng)引入了一種新的架構(gòu)范式，其幾個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)如下：
- 聲明式編程：DSPy 允許開(kāi)發(fā)者描述其希望系統(tǒng)做什么，而不是如何去做。這種高級(jí)方法使得設(shè)計(jì)和修改復(fù)雜的 RAG 流水線變得更加容易。
- 模塊化架構(gòu)：使用 DSPy，可以輕松更換 RAG 系統(tǒng)的不同組件，比如：檢索器、排序器或大語(yǔ)言模型，而無(wú)需重寫大量代碼。
- 自動(dòng)優(yōu)化：DSPy 包含用于自動(dòng)優(yōu)化 RAG 流水線的工具，從而減少了手動(dòng)調(diào)優(yōu)并提高了整體性能。
- 無(wú)縫集成：DSPy 可以與流行的大語(yǔ)言模型進(jìn)行無(wú)縫協(xié)作，并可輕松集成到現(xiàn)有的 AI 工作流中。
下圖為由 DSPy 驅(qū)動(dòng)的 RAG 系統(tǒng)：
如上圖所示，DSPy 控制器扮演著 RAG 系統(tǒng)“神經(jīng)中樞”的角色，負(fù)責(zé)在各個(gè)模塊間進(jìn)行智能調(diào)度與協(xié)調(diào)作業(yè)，同時(shí)確保整個(gè) RAG 流水線的運(yùn)行達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。
總之 DSPy 為 RAG 系統(tǒng)帶來(lái)的四大優(yōu)勢(shì)包括：
- 增強(qiáng)靈活性：DSPy 賦予系統(tǒng)高度的適應(yīng)性，允許用戶無(wú)縫測(cè)試多樣化的檢索及排序算法，乃至混搭多種策略，無(wú)須徹底重構(gòu)底層代碼，大大提升了開(kāi)發(fā)的靈活性。
- 性能優(yōu)化：利用 DSPy 內(nèi)置的自動(dòng)化調(diào)優(yōu)機(jī)制，RAG 系統(tǒng)的整體性能可得到有效提升，往往超越傳統(tǒng)手工調(diào)優(yōu)的成果，確保運(yùn)行效率居于頂尖水平。
- 簡(jiǎn)化調(diào)試與加速迭代：得益于 DSPy 清晰的聲明式設(shè)計(jì)，開(kāi)發(fā)者能迅速洞察 RAG 工作流程中的每一環(huán)節(jié)，從而顯著縮短調(diào)試周期，加快產(chǎn)品迭代的步伐。
- 強(qiáng)大的可擴(kuò)展性：面對(duì) RAG 系統(tǒng)日益增長(zhǎng)的復(fù)雜性，DSPy 憑借其模塊化的體系架構(gòu)，能夠高效組織和管理這種復(fù)雜度，確保系統(tǒng)在擴(kuò)展過(guò)程中依然穩(wěn)健有序。?
4、一個(gè) DSPy Demo
一個(gè)簡(jiǎn)單的 Demo 如下所示，幫助了解如何使用 DSPy 定義一個(gè)基礎(chǔ)的 RAG系統(tǒng)：
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(cnotallow=context, query=query)
return response
rag = RAG()
response = rag("What is the capital of France?")
print(response)在這個(gè) Demo 中，定義了一個(gè)簡(jiǎn)單的 RAG 系統(tǒng)，其包含一個(gè)檢索器和生成器。Forward() 方法描述了系統(tǒng)中的信息流。DSPy 負(fù)責(zé)處理底層的復(fù)雜性，使開(kāi)發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂趹?yīng)用程序的高級(jí)邏輯。
5、DSPy 與 RAG 的未來(lái)
隨著 DSPy 技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，我們有理由憧憬未來(lái)的 RAG 系統(tǒng)將展現(xiàn)出前所未有的強(qiáng)大與靈活性，并在以下幾個(gè)方面實(shí)現(xiàn)重大飛躍：
- 深度知識(shí)融合：DSPy 將促進(jìn)與更多元、更廣泛的知識(shí)源無(wú)縫集成，解鎖信息利用的新維度。
- 高級(jí)多模態(tài)處理能力：系統(tǒng)將在多模態(tài)檢索與生成領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，有效整合文本、語(yǔ)音、圖像等多種信息，開(kāi)啟智能交互的新境界。
- 上下文理解的飛躍：通過(guò)深度優(yōu)化，RAG 系統(tǒng)將更精準(zhǔn)地把握與利用上下文信息，帶來(lái)更加貼合場(chǎng)景的響應(yīng)與服務(wù)。
- 個(gè)性化體驗(yàn)的極致提升：DSPy 將進(jìn)一步細(xì)化用戶畫像，驅(qū)動(dòng)個(gè)性化服務(wù)能力的大幅度增強(qiáng)，為每位用戶提供獨(dú)一無(wú)二、高度定制化的交互體驗(yàn)。
DSPy 正引領(lǐng)著構(gòu)建及部署 RAG 系統(tǒng)的革命性變革，它引入了一個(gè)靈活且聲明式的架構(gòu)來(lái)駕馭語(yǔ)言模型，賦予開(kāi)發(fā)者創(chuàng)造更卓越、更高效及具備高度自適應(yīng)性的 AI 應(yīng)用程序的能力。隨著 AI 領(lǐng)域的不斷進(jìn)步，DSPy 等創(chuàng)新工具定將成為塑造自然語(yǔ)言處理與信息檢索領(lǐng)域未來(lái)圖景的關(guān)鍵力量。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)玄姐聊AGI 作者：玄姐
原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/JjtJrWjJzamOdx8dL2VRQQ??
