LlamaIndex结合DSPy，进一步优化RAG系统

发布于 2024-8-1 14:24

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本文带读者了解如何运用LlamaIndex和DSPy这两个工具来构建和优化检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统。通过这两个框架的无缝结合，我们不仅能够简化开发过程，还能显著提高RAG系统的整体性能。

接下来，将详细解析LlamaIndex与DSPy如何高效协同，带来1+1>2的效果。

1 LlamaIndex

LlamaIndex 是用于构建、管理和查询大型语言模型（LLM）索引的开源工具。其主要目的是简化和优化与LLM 的交互过程，提供更高效的数据检索和组织方式，以优化用户体验。

LlamaIndex 就像图书馆，通过高效的索引构建和管理，将海量数据有序组织起来，使大型语言模型（LLMs）能迅速准确地检索信息。正如图书馆目录系统简化了书籍查找一样，LlamaIndex 同样简化了开发者与 LLMs 的交互，大幅提高了数据检索效率；LlamaIndex 还为开发者提供了简便易用的接口，是开发者的宝贵助手。

2 DSPy

DSPy 为大型语言模型（LLMs）的交互引入了一种创新的编程机制，取代了传统的手动提示编写。

通过定义 LLMs 的输入输出规范，DSPy能够自动定制出最适合特定应用场景的最优提示，从而提高交互效率，增强对不同场景的适应性，为开发者提供了一种更高效、灵活的交互手段。

LlamaIndex结合DSPy，进一步优化RAG系统-AI.x社区

3 RAG系统优化：LlamaIndex与DSPy的协同效益

LlamaIndex与DSPy的强强联合，为打造高效的RAG系统带来了一系列优势：

简化开发：DSPy摒弃了繁琐的手动提示编写，通过定义清晰的输入输出结构，自动化处理后续流程，极大地简化了开发工作。
提升性能：DSPy的智能优化功能能够确保每次交互都使用最合适的提示，从而带来更优越的性能和更准确的输出。
灵活性与可扩展性：LlamaIndex提供的丰富预构建模块，结合DSPy的高适应性，使RAG系统能够根据具体需求灵活定制，并随着业务的发展轻松扩展。

4 代码实现：构建RAG系统

LlamaIndex和DSPy提供了三种主要的集成方法，助力开发者搭建和优化RAG系统：

使用DSPy预测器优化查询流程构建：这种方法涉及编写DSPy代码来定义LLM输入输出规范。这些定义随后可以无缝地整合入LlamaIndex的查询流程，构建起一个完整的优化系统。
使用DSPy优化现有提示：无需从头编写DSPy代码，开发者可以直接设定LlamaIndex的提示模板，由系统内置的转换器自动运用DSPy的算法进行优化。
DSPy优化提示在LlamaIndex模块中的应用：DSPyPromptTemplate模块作为桥梁，开发者可以将DSPy生成的优化提示应用于任何需要提示的LlamaIndex模块。

步骤I：安装库和下载数据

!pip install llama-index==0.10.44 git+https://github.com/stanfordnlp/dspy.git 

# 下载数据
!wget https://raw.githubusercontent.com/run-llama/llama_index/main/docs/docs/examples/data/paul_graham/paul_graham_essay.txt -O paul_graham_essay.txt

步骤II：设置

import dspy

turbo = dspy.OpenAI(model='gpt-3.5-turbo')
dspy.settings.configure(lm=turbo)

class GenerateAnswer(dspy.Signature):
    """Answer questions with short factoid answers."""

    context_str = dspy.InputField(desc="contains relevant facts")
    query_str = dspy.InputField()
    answer = dspy.OutputField(desc="often between 1 and 5 words")

步骤III：构建索引

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex

reader = SimpleDirectoryReader(input_files=["paul_graham_essay.txt"])
docs = reader.load_data()

index = VectorStoreIndex.from_documents(docs)

retriever = index.as_retriever(similarity_top_k=2)

步骤IV：构建查询管道

from llama_index.core.query_pipeline import QueryPipeline as QP, InputComponent, FnComponent
from dspy.predict.llamaindex import DSPyComponent, LlamaIndexModule

dspy_component = DSPyComponent(
    dspy.ChainOfThought(GenerateAnswer)
)

retriever_post = FnComponent(
    lambda contexts: "\n\n".join([n.get_content() for n in contexts])
)


p = QP(verbose=True)
p.add_modules(
    {
        "input": InputComponent(),
        "retriever": retriever,
        "retriever_post": retriever_post,
        "synthesizer": dspy_component,
    }
)
p.add_link("input", "retriever")
p.add_link("retriever", "retriever_post")
p.add_link("input", "synthesizer", dest_key="query_str")
p.add_link("retriever_post", "synthesizer", dest_key="context_str")


dspy_qp = LlamaIndexModule(p)

output = dspy_qp(query_str="what did the author do in YC")

# 输出
Prediction(
    answer='Worked with startups, funded them.'
)