告别提示工程：DSPy如何革新大型语言模型的应用开发 New

在人工智能快速发展的今天，如何更高效地与大型语言模型（LLM）互动，成为了开发者们亟待解决的问题。DSPy（Declarative Self-improving Language Programs in Python）作为一个由斯坦福大学NLP研究人员开发的框架，正是为了解决这一痛点而诞生。本文将深入探讨DSPy的核心理念、主要组件以及它如何改变我们与大型语言模型的互动方式。

🌟 DSPy的核心理念：编程，而非提示

DSPy的口号“Programming, not Prompting”精准地概括了其核心理念。传统的提示工程（Prompt Engineering）往往需要开发者花费大量时间设计和调整提示，以确保模型能够正确理解任务。而DSPy则通过直接对模型进行编程，简化了这一过程。

1.1 DSPy所解决的问题

在使用语言模型构建生成式AI系统时，开发者通常需要经历以下几个步骤：

1. 明确功能需求，并逐一列出功能细节。
2. 针对每个功能细节建立良好的提示，确认其运作良好。
3. 将每个步骤整合在一起，调教成正常运作的状态。
4. 利用AI生成合成数据，微调系统的每一个环节。
5. 尝试更换其他模型，改善其中的环节。

这种方法既复杂又耗时，每次更改管道、语言模型或数据时，都需要重新调整提示。DSPy致力于解决这些问题，提供更系统化、更高效的开发方法。

1.2 DSPy的创新解决方案

DSPy框架为大型语言模型的优化带来了革命性的突破，其创新之处主要体现在两个方面：

• 模块化设计：将程序流程（module）与提示语分离，提高了开发灵活性。
• 智能优化器：引入“Optimizer”概念，自动调整LLM调用的提示，无需人工干预。

通过将程序流程与提示语分离，开发者可以灵活地重组模块并调整提示，而无需反复修改提示或生成合成数据，大大提高了开发效率。此外，DSPy的优化器能够根据预设的指标自动调整提示，系统可以在无需人工干预的情况下，自主探索最佳的提示组合。

🛠️ DSPy的核心组件

DSPy的设计围绕三个核心组件：Signatures、Modules和Optimizers。

2.1 Signatures：任务蓝图

Signature是定义语言模型任务的蓝图。开发者只需根据任务的输入和输出描述任务，而无需编写复杂的提示。例如，要让语言模型进行情感分析，只需撰写如下代码：

classify = dspy.Predict('sentence -> sentiment')
sentence = "你人真好"
classify(sentence=sentence).sentiment

输出将是'Positive'，这表明我们成功地进行了情感分析。Signature的简洁性使得开发者能够快速定义常见的NLP任务，如问答、摘要、翻译等。

2.2 Modules：LLM行为构建块

在实际应用中，单纯的任务定义往往不足以满足需求。开发者需要引入角色扮演、思考方式、推理步骤等进阶用法。DSPy通过模块（Modules）来实现这些功能。现有的模块包括：

• dspy.ChainOfThought()
• dspy.ProgramOfThought()
• dspy.ReAct()
• dspy.MultiChainComparison()

例如，使用ChainOfThought模块可以鼓励语言模型逐步思考，从而完成复杂的推理任务。

2.3 Optimizers：自动化提示优化

DSPy的Optimizer不仅是一个工具，它代表了一种全新的思维方式。Optimizer是一种专门用于优化提示的算法，其核心目标是根据用户定义的指标提升模型性能。DSPy中已有多种内建的Optimizer，每种都采用不同的算法执行。

选择合适的Optimizer是项目成功的关键。以下是一些基本原则：

• 小数据集（约10个样本）：推荐使用BootstrapFewShot。
• 中等数据集（约50个样本）：推荐使用BootstrapFewShotWithRandomSearch。
• 较大数据集（300+样本）：推荐使用MIPRO。
• 大型语言模型 + 效能要求：考虑使用BootstrapFineTune。

🚀 DSPy的应用实例

通过DSPy，开发者能够更高效地构建和优化LLM应用。以下是一个简单的应用示例，展示如何使用DSPy进行问答系统的构建。

class BasicQA(dspy.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.prog = dspy.Predict("question -> answer")

    def forward(self, question):
        return self.prog(question=question)

basic_qa = BasicQA()

在这个示例中，我们定义了一个基本的问答模块，开发者可以通过调用basic_qa来获取答案。

🌈 结语

DSPy为AI开发带来了新的可能性。通过其创新的模块化设计和智能优化器，开发者可以更专注于任务逻辑，而不是花费大量时间调整提示。这不仅提高了开发效率，还为AI系统的优化开辟了新的途径。

如果你希望亲自体验DSPy的强大功能，欢迎前往其官方文档进行深入学习。让我们一起探索AI代理的新境界吧！

📚 参考文献

1. Leonie Monigatti Medium
2. Fearnworks 撰写文章，有系统性整理 DSPy
3. Chris Levy 使用 Custom Dataset 进行评估

通过这些内容，我们可以看到DSPy如何在AI开发中发挥重要作用，帮助开发者更高效地构建和优化大型语言模型应用。