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Crie aplicativos generativos AI usando DSPy em Databricks

Este artigo descreve o DSPy e fornece um Notebook de exemplo que demonstra como usar o DSPy no site Databricks para criar e otimizar agentes generativos do AI.

O que é o DSpy?

O DSPy é uma estrutura para definir e otimizar programaticamente os agentes generativos do AI. O DSPy pode automatizar a engenharia imediata e orquestrar o ajuste fino do LLM para melhorar o desempenho.

O dSpy consiste em vários componentes que simplificam o desenvolvimento do agente e melhoram a qualidade do agente:

  • Módulos : No DSPy, esses são componentes que lidam com transformações específicas de texto, como responder a perguntas ou resumir. Eles substituem as instruções manuscritas tradicionais e podem aprender com exemplos, tornando-as mais adaptáveis.
  • Assinaturas : uma descrição em linguagem natural do comportamento de entrada e saída de um módulo. Por exemplo, “pergunta - resposta >” especifica que o módulo deve receber uma pergunta como entrada e retornar uma resposta.
  • Compilador : Esta é a ferramenta de otimização do dSpy. Ele melhora o pipeline do LM ajustando os módulos para atender a um desempenho métrico, seja gerando melhores prompts ou ajustando os modelos.
  • Program (DSPy) : Um conjunto de módulos conectados em um site pipeline para executar tarefas complexas. Os programas dSpy são flexíveis, permitindo que você os otimize e adapte usando o compilador.

Crie um programa classificador de texto dSpy

O Notebook a seguir mostra como criar um programa DSPy que realiza a classificação de textos. Este exemplo demonstra como o dSpy funciona e os componentes que ele usa.

Criar um programa DSPy de classificação de texto Notebook

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Crie um programa dSpy para RAG

Este Notebook mostra ao senhor como criar e otimizar um programa RAG básico usando o DSPy. Esses notebooks assumem que o senhor está usando serverless compute e instalam o pacote no nível do notebook para garantir que sejam executados independentemente da versão Databricks Runtime.

Parte 1: Preparar dados e índice de pesquisa vetorial para um programa RAG DSPy Notebook

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Parte 2: Criar e otimizar um programa DSPy para o RAG Notebook

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Migrar LangChain para DSPy

Este Notebook mostra como migrar o código do modelo LangChain para o DSPy e otimizá-lo para obter melhor desempenho. Esses notebooks assumem que o senhor está usando serverless compute e instalam o pacote no nível do notebook para garantir que sejam executados independentemente da versão Databricks Runtime.

Migrar o código do modelo LangChain para o DSPy Notebook

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Otimize seu modelo DSPy migrado Notebook

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