大家好，在人工智能领域，自动提示优化正逐渐成为提升语言模型性能的关键技术。DSPy作为该技术前沿的佼佼者，凭借其先进的算法，能够自动生成并优化提示以提升模型在特定任务上的表现。优化过程需要大量数据，但在实践中，获取数据往往是个难题。
本文将介绍一种创新方法，该方法通过结合DSPy和LangChain，能够有效解决数据稀缺环境下的提示优化问题。
面对数据不足的挑战，将DSPy与LangChain结合的创新策略，为提示优化提供了有效的解决方案。
以下是其工作原理：
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使用 LangChain 生成合成数据：此步骤的核心在于利用LangChain根据预设的标准、主题或结构，定制生成具有真实数据特征的结构化输出。这些合成数据为后续的提示优化奠定了基础。
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使用 DSPy 进行提示优化：创建合成数据集后，就可以使用 DSPy 根据这些数据优化提示。
这种方法实质上构建了一个灵活而动态的提示优化框架，打破了对现有数据集的依赖。通过按需生成合成数据，并结合先进的优化技术，即便在数据匮乏的情境下，也能实现提示的高效优化。这不仅极大地扩展了开发人员和研究人员的工具箱，增强了他们与语言模型协作的能力，同时也为那些数据获取受限的应用领域开辟了新的应用前景。
代码示例如下所示：
import dspy
llm = dspy.OpenAI(model='gpt-3.5-turbo',api_key=openai_key)
dspy.settings.configure(lm=llm)
# 实现一个未优化的谎言检测器
text = "Barack Obama was not President of the USA"
lie_detector = dspy.Predict("text -> veracity")
response = lie_detector(text=text)
print(response.veracity)
# 假设你想控制输出,使其始终为布尔值(True 或 False)
# 之前的简单实现无法保证这一点
# 一种保证方法是使用更精确的签名
# 精确签名
class LieSignature(dspy.Signature):
"""Identify if a statement is True or False"""
text = dspy.InputField()
veracity = dspy.OutputField(desc="a boolean 1 or 0")
lie_detector = dspy.Predict(LieSignature)
response = lie_detector(text=text)
print(response.veracity)
# 生成合成数据
from typing import List
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI
model = ChatOpenAI(temperature=1, api_key=openai_key)
class Data(BaseModel):
fact: str = Field(description="A general fact about life or a scientific fact or a historic fact")
answer: str = Field(description="The veracity of a fact is a boolean 1 or 0")
parser = JsonOutputParser(pydantic_object=Data)
prompt = PromptTemplate(
template="Answer the user query.\n{format_instructions}\n{query}\n",
input_variables=["query"],
partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
)
chain = prompt | model | parser
chain.invoke({"query": "Generate data"})
# 创建10对事实-答案的列表
list_of_facts = [chain.invoke({"query": "Generate data"}) for i in range(10)]
few_shot_examples = [dspy.Example(fact) for fact in list_of_facts]
print(list_of_facts)
# 先前方法存在的问题，数据多样性不足
# 访问模式
data_schema = Data.schema()
# 访问模式中的属性描述
fact_description = data_schema['properties']['fact']['description']
answer_description = data_schema['properties']['answer']['description']
list_of_facts = []
for i in range(10):
prompt = f"Generate data. Should be different than {list_of_facts}. Answers should be diverse and representative of {answer_description}"
example = chain.invoke({"query": prompt })
list_of_facts.append(example)
few_shot_examples = [dspy.Example(fact) for fact in list_of_facts]
print(list_of_facts)
# 合成提示优化
from dspy.teleprompt import BootstrapFewShot
from dspy.evaluate import answer_exact_match
text = "Barack Obama was not President of the USA"
# 将事实定义为谎言检测器的输入
trainset = [x.with_inputs('fact') for x in few_shot_examples]
# 定义谎言检测器模块使用的签名
# 为了评估，你需要定义一个答案字段
class Veracity(dspy.Signature):
"Evaluate the veracity of a statement"
fact = dspy.InputField(desc="a statement")
answer = dspy.OutputField(desc="an assessment of the veracity of the statement")
class lie_detector(dspy.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.lie_identification = dspy.ChainOfThought(Veracity)
def forward(self, fact):
return self.lie_identification(fact=fact)
teleprompter = BootstrapFewShot(metric=answer_exact_match)
compiled_lie_detector = teleprompter.compile(lie_detector(), trainset=trainset)
response = compiled_lie_detector(fact=text)
print(f"veracity {response.answer}")
总之，DSPy 和 LangChain 的结合开辟了一种新颖的提示优化方法，特别是在直接数据可用性有限的情况下。通过利用 LangChain 进行合成数据生成，可以绕过拥有预定义数据集进行优化的传统限制。这种方法不仅扩展了创建更精细、更准确提示的途径，也彰显了融合多种AI工具以提升模型性能的广泛可能性。
该过程始于合成数据的生成，LangChain在此发挥着核心作用，负责产出一定量的有结构的输出。这些数据随后用于优化DSPy模块，提升了如文中所述的谎言检测任务的准确性。能够即时生成多样化和具有代表性的合成数据，是应对数据匮乏难题、实现高效提示优化的关键。
此外，合成数据集中多样性与代表性的重要性不容忽视。通过特别强调多样性的迭代数据生成指令，该方法确保了模型能够广泛接触到各类情况，从而增强了模型的泛化能力及对不同输入的准确响应。
文中所描述的合成提示优化技术，不仅为解决数据不足的问题提供了实用的解决方案，更展现了DSPy和LangChain联合在高级AI模型训练与优化上的巨大潜力。
