DSPy和RAG: Retrieval-Augmented Generation 🧠DSPy和RAG: Retrieval-Augmented Generation 🧠
在当今的自然语言处理领域,检索增强生成(RAG)是一个引人注目的方法,它允许大语言模型(LLMs)利用来自大型知识库的丰富信息,通过查询知识存储来寻找相关段落和内容,从而生成经过深思熟虑的响应。RAG的魅力在于它能够动态利用实时知识,即使在某些主题上并未经过专门训练的情况下,也能提供有深度的回答。 但RAG的复杂性也随之而来,尤其是在构建精细的RAG管道时。为了解决这些复杂性,我们可以借助DSPy,它提供了一种无缝的方式来设置提示管道。 配置语言模型(LM)和检索模型(RM) ⚙️ 首先,我们需要设置语言模型(LM)和检索模型(RM),而DSPy通过多种LM和RM API以及本地模型托管来支持这一过程。 在本教程中,我们将使用GPT-3.5(gpt-3.5-turbo)和ColBERTv2检索器(一个免费服务器,托管了一个包含2017年维基百科“摘要”搜索索引的数据库,该数据库包含每篇文章的第一段内容)。我们将在DSPy中配置LM和RM,从而使DSPy能够在需要生成或检索时内部调用相应的模块。 加载数据集 📚 本教程中,我们使用HotPotQA数据集,这是一个复杂的问题-答案对集合,通常以多跳的方式进行回答。我们可以通过HotPotQA类加载这个由DSPy提供的数据集: 输出: 构建签名 ✍️ 在加载完数据后,我们现在可以开始定义RAG管道的子任务的签名。 我们可以识别简单的输入question和输出answer,但由于我们正在构建RAG管道,我们希望利用来自ColBERT语料库的一些上下文信息。因此,让我们定义我们的签名:context, question --> answer。 我们为context和answer字段添加了小描述,以定义模型将接收和应该生成的内容的更强指引。 构建管道 🚀 我们将把RAG管道构建为一个DSPy模块,这将需要两个方法: 优化管道 🔧 编译RAG程序 在定义了这个程序后,让我们现在编译它。编译程序将更新存储在每个模块中的参数。在我们的设置中,这主要是通过收集和选择良好的示例以包含在提示中来实现的。 编译依赖于三件事: :::info提示器: 提示器是强大的优化器,可以将任何程序进行引导,学习如何自生成并选择有效的模块提示。因此,它的名字意味着“远程提示”。 不同的提示器在优化成本与质量等方面提供了各种权衡。在上述示例中,我们使用了一个简单的默认BootstrapFewShot。 [...]