编程，不再只是提示：DSPy 与 Databricks 的 AI 新革命

近年来大型语言模型（LLMs）迅速发展让人们对其与人机交互结合的可能性倍增期待。从ChatGPT到生成式AI技术的发展带来了诸多关注点包括如何使模型更加精准地理解和生成高质量的回答这也成为研究者和开发者的核心议题尽管传统提示工程虽具成效但有其局限性而由斯坦福NLP团队开发的DSPy则提供了一种全新的途径：通过编程而非提示来驱动基础模型如今DSPy已实现了与Databricks平台的深度整合为其开发者提供了更多强大的工具助力生成式AI技术的实际落地

🌟 从提示到编程：DSPy 的独特之处

在传统的提示工程环境中

DSPy 的核心理念

该工具通过将提示设计转换为编程指令，并允许开发者按照PyTorch的方法构建深度学习模型进行逐步定义与优化生成式AI系统的设计与实现。其主要功能特点体现在系统的模块化架构与智能化优化能力上

1. 自动化提示优化：DSPy 支持将用户提供的自然语言标识符自动转换为完整且高效的提示方案及少量示例数据集，并可实现无需人工干预或微调即可直接投入使用的特性。
2. 模块化架构设计：DSPy 摘取了主流深度学习框架的设计理念，在功能模块层面实现了高度解耦与并行计算能力的提升。
3. 全链路优化：DSPy 实现了从输入数据到系统最终输出结果的全面优化机制，并通过智能算法确保系统输出结果能够精准满足各目标需求。

DSPy 的两大核心方法

1. 初始化（Initialization）

在初始化阶段中, 开发者能够配置提示流水线组件的具体设置. 在常见的检索增强生成（RAG）场景下, DSPy 支持用户根据需求设置两个主要环节:

• 检索层（Retrieval Layer） ：通过配置 dspy.Retrieve 模块设置检索模型（RM），从文档库中获取相关文本片段。
  • 生成层（Generation Layer） ：通过设置 dspy.Predict 模块参数化生成模型（LM），根据检索到的上下文输出答案。

在定义生成层中，在开发人员只需通过自然语言标记指定输入字段（例如'context'和'query'）以及输出字段（例如'answer'），DSPy将自动生成格式化的提示并根据用户的预设语言模型进行处理。

2. 前向传递（Forward Pass）

类似 PyTorch 中的前向传播机制,DSPy 的前向函数支持用户整合提示处理流程

以下是一个简单的示例：

    # 定义检索层
    self.retrieve = dspy.Retrieve(configured_retrieval_model)
    
    # 定义生成层
    self.generate_answer = dspy.Predict(
    input_fields=["context", "query"],
    output_field="answer",
    task_description="Answer the query based on the provided context."
    )
    
    # 前向传递逻辑
    def forward(self, query):
    retrieved_passages = self.retrieve(query)
    answer = self.generate_answer(context=retrieved_passages, query=query)
    return answer

采用模块化的架构使得DSPy 既降低了提示设计的复杂性又同时显著优化了生成任务的表现

🚀 RAG 的实践：从问题到答案的旅程

为了体现DSPy的强大功能特性, 我们选取一个HotPotQA数据集中的复杂多轮推理问题作为案例研究

问题 ：谁是 NHL 球队底特律红翼队历史上最年轻的队长？

第一步：检索相关文档

在检索环节中，在处理输入查询时

• 文档 1：底特律红翼队的发展历程及其所取得的重要贡献。
• 文档 2：NHL 队员的年龄统计数据及其特征分析。
• 文档 3：史蒂夫·伊泽曼的职业生涯发展情况及其成就回顾。

第二步：生成答案

在生成环节中，在DSPy的dspy.Predict模块会接收检索到的相关文档与问题，并基于内部提示格式化和任务描述解析出关键信息以供语言模型使用。

答案 ：史蒂夫·伊泽曼（Steve Yzerman）。

这一过程不仅高效，而且避免了传统提示工程中繁琐的手动调整。

🧠 性能表现：超越传统方法

DSPy 的自动化的方案在多个领域展现出色的能力。例如，在涉及自然语言处理的领域以及涵盖数学基准测试领域中，在多跳 RAG 和 GSM8K 等方面的应用中

• GPT-3.5 ：性能提升高达 46%。
• Llama2-13b-chat ：性能提升高达 65%。

这种性能提升归因于DSPy在全链路优化方面的卓越能力，并且其模块化架构为处理复杂生成场景提供了坚实的支持。

🔗 DSPy 与 Databricks 的深度集成

如今,DSPy 已成功地与 Databricks 平台实现了无缝集成,向开发者展示了更为强大的工具包。借助Databricks提供的开发者入口,用户可以通过Databricks的开发者入口轻松地配置和运行DSPy程序。

支持的模型类型

聊天模型（Chat Models） ：

 * DBRX Instruct
 * Mixtral-8x7B Instruct
 * Llama 2 70B Chat

补全模型（Completion Models） ：

 * MPT 7B Instruct

嵌入模型（Embedding Models） ：

 * BGE Large (En)

检索模型（Retriever Models） ：

 * Databricks Vector Search

如何配置 DSPy 与 Databricks

借助 Databricks.dspys 包（通过 dspy.Databricks 模块），系统能够将 Databricks 托管的模型 API 轻松集成到 DSPy 程序中。示例：

    # 配置 Databricks 模型端点
    dspy.DatabricksLM.configure(endpoint="databricks-hosted-model")
    
    # 配置检索模型
    dspy.DatabricksRM.configure(endpoint="databricks-vector-search")

这种集成通过让开发者迅速构建并验证端到端的 DSPy 应用，并提供如RAG系统的示例

🌐 未来展望：DSPy 的无限可能

随着生成式 AI 已经迅速发展起来，在这一背景下,DSPy 为用户提供了一种全新的开发模式,使得复杂的 AI 系统构建变得更加高效地进行中.通过与 Databricks 深度集成后,在模型训练到部署的全流程中实现了高效的管理.

无论是信息抽取、数学推理还是自我提升,DSPy 都具备了显著的优势.未来,随着更多模型和工具的加入,DSPy 有望发展成为生成式 AI 领域的核心工具之一.

📚 参考文献

1. Databricks 博客：关于 DSPy 在 Databricks 上的介绍
2. 斯坦福自然语言处理组：DSPy 官方文档资料集
3. OpenAI：GPT 系列模型性能综述
4. Meta Ai公司：Llama 系列模型技术白皮书资料集