DSPy:告别提示词工程,拥抱编程式LLM开发斯坦福大学NLP小组开源了一个名为DSPy的star数高达18.4k的LLM开发框架,它提出了一种全新的方式来构建基于大语言模型的应用 - 不是通过手工编写和优化提示词(Prompt),而是通过编程的方式来声明和组合模块。本文带你一探这个创新框架的特点和优势。 为什么需要DSPy?在当前的LLM应用开发中,我们主要依赖于手工编写和优化提示词模板。这种方式存在以下问题: 1. 提示词往往冗长且脆弱,需要反复调试2. 针对特定场景优化的提示词难以迁移到其他场景3. 整个过程较为艺术化,缺乏系统性4. 难以构建和维护复杂的LLM应用流程DSPy框架正是为了解决这些问题而生。它让开发者可以用更加结构化、模块化的方式来开发LLM应用。 DSPy的核心理念DSPy的核心理念是将LLM应用开发转变为编程式的范式,主要包含三个关键抽象: 1. Signatures(签名): 声明式地定义输入输出行为2. Modules(模块): 封装常用的提示词模式,支持组合构建pipeline3. Teleprompters(优化器): 自动优化生成的提示词让我们逐一来看这些概念。 Signatures: 声明式定义任务在DSPy中,我们使用Signature来声明任务的输入输出行为。看看下面这行代码： sig = dspy.Signature("question -> answer")没错，就这么简单！这行代码优雅地完成了原本需要手写几百字提示词的工作。如此简洁的声明式语法，不得不让人感叹DSPy设计的精妙！ 当然，我们还可以用类定义的方式来实现更细粒度的控制： class BasicQA(dspy.Signature): """回答问题的简单问答模块""" question = dspy.InputField() answer = dspy.OutputField(desc="brief answer")这两种方式都比手写长篇的提示词要简洁得多,而且更容易维护和修改。 Modules: 模块化构建应用DSPy提供了多个内置模块,覆盖了常见的提示词技术: • ChainOfThought: 思维链推理• ProgramOfThought: 编程式思维• Retriever: 检索增强生成• ReAct: 推理和行动交互我们可以组合这些模块构建复杂的应用。例如一个简单的RAG系统: class RAG(dspy.Module): def __init__(self, num_passages=3): super().__init__() self.retrieve = dspy.Retrieve(k=num_passages) self.generate = dspy.ChainOfThought(RAGSignature) def forward(self, question): context = self.retrieve(question).passages return self.generate(context=context, question=question)Teleprompters: 自动优化提示词DSPy的一大亮点是提供了优化器来自动优化生成的提示词。我们只需要: 1. 提供一些训练样例2. 定义评估指标3. 使用优化器编译模块例如: # 定义评估指标def evaluate(example, pred): return pred in ["positive", "negative", "neutral"]# 创建优化器optimizer = dspy.BootstrapFewShot( metric=evaluate, trainset=examples)# 编译优化compiled_model = optimizer.compile(MyModule())DSPy vs 传统方法的优势相比传统的提示词工程,DSPy具有以下优势: 1. 更高的可维护性: 代码更加结构化,易于理解和修改2. 更好的复用性: 模块可以方便地在不同项目间复用3. 自动优化: 优化器可以自动改进提示词效果4. 更强的扩展性: 易于构建复杂的应用流程实践建议1. 从简单的Signature开始,逐步熟悉DSPy的编程模式2. 充分利用内置模块,避免重复造轮子3. 善用优化器提升效果4. 注意保持代码的模块化和可维护性总结展望DSPy代表了LLM应用开发的一个新思路 - 从手工调优提示词转向声明式编程。虽然目前社区规模还不及LangChain等框架,但其理念和设计都很有前景。如果你对提示词工程的繁琐感到困扰,不妨尝试一下这个创新框架。 参考资源• DSPy官方文档: https://dspy-docs.vercel.app/• DSPy GitHub: https://github.com/stanfordnlp/dspy• 论文: https://arxiv.org/pdf/2310.03714.pdf欢迎关注我们,持续分享AI开发技术和最新动态。