DSPy Assertions：在基础模型上施加计算约束

最新推荐文章于 2025-03-17 14:44:25 发布
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分类专栏： AGI通用人工智能 文章标签： 自然语言处理 人工智能
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🐦 TweetGen：生成回答问题的推文

当我们谈论生成推文时，我们不仅仅是在讨论如何把文字拼凑在一起，而是在探索如何通过创新的技术来回答问题。DSPy框架的核心在于能够通过DSPy Assertions来声明计算约束，使得我们在生成内容时能够更具目的性和准确性。

🛠️ DSPy框架的基础

在深入了解TweetGen之前，我们需要先了解DSPy框架的基本概念。这一框架旨在为数据科学家和机器学习工程师提供一种简化的方式来构建和评估模型。要顺利跟随本笔记，建议先完成DSPy的相关教程及文档。

以下是DSPy框架的一些关键组成部分：

import dspy
from dspy.predict import Retry
from dspy.datasets
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DSPy Assertions: 在基础模型上施加计算约束
步子哥的博客
08-31 553
在人工智能的快速发展中，如何确保生成模型的输出符合预期的标准，成为了一个亟待解决的重要问题。特别是在教育领域，生成合适的测验题目不仅要求准确性，还要确保所有选项的合理性。本文将深入探讨 DSPy Assertions 框架如何在生成测验题目时施加计算约束，以提升生成的测验题目的质量。
DSPy Assertions: 在基础上断言计算约束
步子哥的博客
08-31 782
为此，DSPy框架引入了一种创新的方法，通过断言（Assertions）机制提供对计算约束的控制。通过引入断言机制，我们不仅提升了生成段落的质量，还确保了生成文本的准确性和可靠性。在这一创新中，DSPy不仅继承了Python的断言风格，还融入了回溯逻辑，确保语言模型调用的自主自我纠正和优化。通过对历史输出的考虑以及相关反馈的传递，这一特性显著提升了程序的行为控制能力。接下来，我们将构建一个完整的程序，使其能够生成包含引用的段落。在我们的任务中，我们将使用HotPotQA多跳数据集。
DSPy入门：告别指令提示，拥抱编程之旅！
安静的软件工程师
04-23 6580
DSPy入门：告别指令提示，拥抱编程之旅！
【求求你别学了】从Prompt到RAG，再到DSPy：深度解析与实战指南
2401_85343303的博客
01-01 835
如本瓜在此前的文章中提到过，Prompt 工程已经不中用了，，大家想要的就是傻瓜式提问，但是大模型的回答还是精准的、合意的；后来，大兴 RAG 技术，做专业化的本地知识库，但是这个本地库的成本只能说是更高，如果有专业的库直接来用还行，要不然自建库、清洗数据等等，费了九牛二虎之力，那还要大模型啥事？所以有人才说2023年大模型百模大战是原子弹，2024年大模型真的就让人一度怀疑，这不就是个茶叶蛋？
2025年的风口！| 万字长文，带你纵观大模型Agent，涉及研究痛点、应用场景、发展方向
最新发布
python12345_的博客
03-17 1195
最近大家都在提Agent，例如AutoAgent、Dify、Manus等，突然想到一个问题，那么什么才是Agent，有没有明确的定义呢？为此关于Agent的定义，网上搜索了一圈，说其最早“Agent”这个词可以追溯到古罗马时期，并且还能够从一些哲学家的哲学作品找到影子。一篇文章中说Agent的哲学概念泛指具有自主性的概念或实体，它可以是人造的物体，可以是植物或动物，当然也可以是人。这定义挺好的，我没意见。感兴趣的小伙伴可以就这个定义去搜索了解一下，把故事线梳理清楚了可以整篇论文了。
dspy库介绍
No trade is free, but my contents are.
01-23 602
用于直接生成回答，适合简单的问答任务。: 用于生成推理过程和回答，适合需要逻辑推理的任务。: 用于查看交互历史，帮助调试和分析模型的行为。通过这些模块，可以灵活地构建和调试基于语言模型的任务。
如何使用 DSPy 构建多步骤推理的 RAG 系如何使用 DSPy 构建多步骤推理的 RAG 系统
python1222_的博客
12-27 952
5.1.1"""根据给定的上下文回答问题。"""context = dspy.InputField(desc="可能包含相关事实")answer = dspy.OutputField(desc="不超过 1 段的答案")包含与问题相关的事实信息的上下文。用户提出的问题。模型生成的答案。desc参数用于提供描述信息，帮助 DSPy 更好地理解语义，优化处理流程。5.1.2。
浅析优化文本提示技术 —— TextGrad
2401_84495872的博客
06-24 1280
这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。在“梯度下降”优化过程中，“梯度”生成、“校正量”添加、以及损失函数的计算，都变成了对语言模型的调用。大模型领域，现在除了不断推出各种底层大模型外，还涌现了许多包含复杂组件的复合系统，包括框架、工具等。
DSPy 应用案例：全面概览
步子哥的博客
12-28 1166
DSPy 正在彻底改变企业和研究人员构建、优化和部署 AI 系统的方式。从自动化工作流到改进提示工程，DSPy 的模块化框架使用户能够轻松实现最先进的成果。无论您是开发者、研究人员还是企业领导者，DSPy 都为释放语言模型的全部潜力提供了强大的工具。DSPy 是一个用于编程基础模型的框架，近年来在生产环境和研究领域中迅速崭露头角。以下是 DSPy 在实际应用、学术研究、开源项目以及集成中的一些重要案例。DSPy 的灵活性激发了许多开源项目的诞生。DSPy 在推动学术研究方面也发挥了重要作用。
从约束到创造：用 DSPy Assertions 优化 QuizGen 系统
步子哥的博客
12-03 66
DSPy Assertions 是一种声明性约束机制，允许开发者为程序的输出定义计算约束。例如，在 QuizGen 中，我们可以用断言确保生成的选项满足格式要求、包含正确答案并提供合理的干扰项。
什么是 DSPy？ 工作原理、用例和资源
weixin_41446370的博客
01-19 1703
DSPy是斯坦福大学创建的一款开源工具，它“将声明式语言模型调用编译成自我改进管道”。这使得人工智能应用程序更可靠、更易于扩展。DSPy将应用程序的逻辑与其使用的文本分开，因此您可以专注于您希望人工智能做的事情。同时，DSPy会在幕后优化提示。让我们来了解一下它的一些主要功能。使用DSPy，用户首先要指定任务目标和要优化的指标。这意味着您需要定义希望模型实现的目标，以及如何衡量模型是否成功。DSPy使用标注或未标注的示例输入来指导学习过程。这些示例有助于框架更好地理解任务并提高性能。
用代码解锁生成式 AI 的潜力：DSPy 与 Databricks 的深度结合
步子哥的博客
12-28 618
而 DSPy 的出现，通过模块化编程的方式，将提示设计转化为代码逻辑，极大地简化了这一过程。本文将聚焦于参考资料中的代码示例，带您深入了解 DSPy 的核心功能及其在 Databricks 平台上的应用。在 DSPy 中，提示流水线的每个步骤都被抽象为一个“层”（Layer），开发者可以通过简单的代码定义这些层。DSPy 的代码设计灵感来源于深度学习框架（如 PyTorch），通过模块化的方式定义生成式 AI 系统的各个组件。通过调用初始化阶段定义的各个层，开发者可以轻松组合提示流水线的步骤。
Weavel Ape超过DSPy，或将成为最好用的提示（prompt）优化工具
xx_nm98的博客
09-25 1218
随着LLM应用的越来越多，工程师们面临的一大挑战是如何精准地设计出最优的prompt。这个过程往往需要通过不断的尝试和迭代来完成。加之大型模型的输出具有概率性，每次的输出结果都可能有所差异，这进一步增加了调试提示的难度。为了优化一段提示，工程师们可能需要投入数小时甚至更长的时间。因此，掌握如何撰写有效的提示以及如何对提示进行优化，已成为当前迫切且日益增长的需求。
DSPy的BootstrapFewShot
我的备忘录
07-01 689
DSPy认为用原始数据直接做few-shot效果不好的原因是：output的answer不是LLM习惯的文本方式，所以尝试用一个teacher LLM(就是你提供的LLM，只不过现在当成teacher用)，它满载max_labeled_example数量的few-shot example，这个few-shot example不会被改动。后者是不得已而为之，如果前者只能拿出2个，few-shot又要凑齐4个，那只能从原trainset里拿了，即使它在我们看来不是LLM生成的合适的answer。
探索代码抄袭检测的奥秘：利用DSPy构建智能系统
步子哥的博客
08-31 1123
DSPy是一个令人振奋的工具，它为构建基于大语言模型（LLM）的应用程序提供了便利。在本教程中，我们的目标是实现一个代码抄袭检测系统。具体来说，我们将比较两个输入代码文件，判断是否存在抄袭，并提供相应的解释。
深入探索：使用 Qdrant 作为 DSPy 的检索器
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08-31 957
本文详细探讨了如何使用 Qdrant 作为 DSPy 的检索器，从初始设置到数据加载，再到检索功能的实现，带你一步步了解这一过程。通过这一方法，我们可以更高效地处理和检索海量数据，为你的应用程序提供更强大的支持。
《ColBERTv2的实战教程：从入门到精通》
gitblog_02222的博客
12-26 955
《ColBERTv2的实战教程：从入门到精通》 colbertv2.0 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/colbert-ir/colbertv2.0 ...
Scaling Test-Time Compute：向量模型上的思维链
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12-17 1146
自从 OpenAI 发布了 o1 模型后，Scaling Test-Time Compute（扩展推理时计算）就成了 AI 圈子里最火爆的话题之一。简单来说，与其在预训练或后训练阶段疯狂堆算力，不如在推理阶段（也就是大语言模型生成输出的时候）多花点计算资源。o1 模型将一个大问题拆分为一系列小问题（即思维链，Chain-of-Thought），让模型像人一样一步步思考，评估不同的可能性、做更细致的...
大模型技术实战：三十分钟无痛上手自动化Prompt框架
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DSPy 是一款功能强大的框架。它可以用来自动优化大型语言模型（LLM）的提示词和响应。还能让我们的 LLM 应用即使在 OpenAI/Gemini/Claude版本升级也能正常使用。无论你有多少数据，它都能帮助你优化模型，获得更高的准确度和性能。通过选择合适的优化器，并根据具体需求进行调优，你可以在各种任务中获得出色的结果。在官方教程中使用LLM 为，数据集为在线的ColBERTv2 服务器，托管维基百科 2017 年“摘要”搜索索引（即包含2017 年转储中每篇文章的第一段）问答数据集使用了。
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