新RAG架构范式！DSPy将革命性改变RAG系统架构方式！！原创

发布于 2024-7-5 07:27

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1、什么是 DSPy？

DSPy（Declarative Self-improving Language Programs (in Python)）是斯坦福大学 NLP 研究人员开发的 "基础模型编程 "框架。它强调编程而非提示词，旨在简化复杂语言模型应用的构建过程。DSPy 允许开发者专注于应用程序的高级逻辑，同时抽象掉许多低级细节。DSPy 包含多种技术，可以提示词和微调语言模型，改进其推理和检索增强。

使用 DSPy 构建基于语言模型的应用程序的工作流程如下所示：

新RAG架构范式！DSPy将革命性改变RAG系统架构方式！！-AI.x社区

DSPy 框架预示着构建检索增强生成（RAG）系统的根本性变革，赋予开发者无与伦比的灵活性与掌控力，标示着该领域的一场革命。本篇文章深入剖析DSPy 的本质、运作机制，以及它为何能重塑 RAG 领域的未来格局。

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2、RAG 系统现状

在揭示 DSPy 如何引领 RAG 变革之前，让我们简要介绍下检索增强生成系统（RAG）的架构和流程。

RAG 体系将大语言模型与外部知识源融为一体，其操作步骤如下：

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接收查询请求；
在知识库中检索相关知识；
整合查询请求和检索的相关知识，组合成新的 Prompt；
利用强大的大语言模型，生成最终回答。

3、DSPy 如何改变游戏规则？

DSPy 为构建 RAG 系统引入了一种新的架构范式，其几个关键优势如下：

声明式编程：DSPy 允许开发者描述其希望系统做什么，而不是如何去做。这种高级方法使得设计和修改复杂的 RAG 流水线变得更加容易。
模块化架构：使用 DSPy，可以轻松更换 RAG 系统的不同组件，比如：检索器、排序器或大语言模型，而无需重写大量代码。
自动优化：DSPy 包含用于自动优化 RAG 流水线的工具，从而减少了手动调优并提高了整体性能。
无缝集成：DSPy 可以与流行的大语言模型进行无缝协作，并可轻松集成到现有的 AI 工作流中。

下图为由 DSPy 驱动的 RAG 系统：

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如上图所示，DSPy 控制器扮演着 RAG 系统“神经中枢”的角色，负责在各个模块间进行智能调度与协调作业，同时确保整个 RAG 流水线的运行达到最优状态。

总之 DSPy 为 RAG 系统带来的四大优势包括：

增强灵活性：DSPy 赋予系统高度的适应性，允许用户无缝测试多样化的检索及排序算法，乃至混搭多种策略，无须彻底重构底层代码，大大提升了开发的灵活性。
性能优化：利用 DSPy 内置的自动化调优机制，RAG 系统的整体性能可得到有效提升，往往超越传统手工调优的成果，确保运行效率居于顶尖水平。
简化调试与加速迭代：得益于 DSPy 清晰的声明式设计，开发者能迅速洞察 RAG 工作流程中的每一环节，从而显著缩短调试周期，加快产品迭代的步伐。
强大的可扩展性：面对 RAG 系统日益增长的复杂性，DSPy 凭借其模块化的体系架构，能够高效组织和管理这种复杂度，确保系统在扩展过程中依然稳健有序。

4、一个 DSPy Demo

一个简单的 Demo 如下所示，帮助了解如何使用 DSPy 定义一个基础的 RAG系统：

import dspy          
         
class RAG(dspy.Module):          
    def __init__(self):          
        self.retriever = dspy.Retrieve(k=3)          
        self.generator = dspy.ChainOfThought("You are a helpful AI assistant.")          
         
    def forward(self, query):          
        context = self.retriever(query)          
        response = self.generator(cnotallow=context, query=query)          
        return response          
         
rag = RAG()          
response = rag("What is the capital of France?")          
print(response)

在这个 Demo 中，定义了一个简单的 RAG 系统，其包含一个检索器和生成器。Forward() 方法描述了系统中的信息流。DSPy 负责处理底层的复杂性，使开发者能够专注于应用程序的高级逻辑。