LlamaIndex結合DSPy，進一步優化RAG系統

發布于 2024-8-1 14:24

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本文帶讀者了解如何運用LlamaIndex和DSPy這兩個工具來構建和優化檢索增強型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系統。通過這兩個框架的無縫結合，我們不僅能夠簡化開發過程，還能顯著提高RAG系統的整體性能。

接下來，將詳細解析LlamaIndex與DSPy如何高效協同，帶來1+1>2的效果。

1 LlamaIndex

LlamaIndex 是用于構建、管理和查詢大型語言模型（LLM）索引的開源工具。其主要目的是簡化和優化與LLM 的交互過程，提供更高效的數據檢索和組織方式，以優化用戶體驗。

LlamaIndex 就像圖書館，通過高效的索引構建和管理，將海量數據有序組織起來，使大型語言模型（LLMs）能迅速準確地檢索信息。正如圖書館目錄系統簡化了書籍查找一樣，LlamaIndex 同樣簡化了開發者與 LLMs 的交互，大幅提高了數據檢索效率；LlamaIndex 還為開發者提供了簡便易用的接口，是開發者的寶貴助手。

2 DSPy

DSPy 為大型語言模型（LLMs）的交互引入了一種創新的編程機制，取代了傳統的手動提示編寫。

通過定義 LLMs 的輸入輸出規范，DSPy能夠自動定制出最適合特定應用場景的最優提示，從而提高交互效率，增強對不同場景的適應性，為開發者提供了一種更高效、靈活的交互手段。

LlamaIndex結合DSPy，進一步優化RAG系統-AI.x社區

3 RAG系統優化：LlamaIndex與DSPy的協同效益

LlamaIndex與DSPy的強強聯合，為打造高效的RAG系統帶來了一系列優勢：

簡化開發：DSPy摒棄了繁瑣的手動提示編寫，通過定義清晰的輸入輸出結構，自動化處理后續流程，極大地簡化了開發工作。
提升性能：DSPy的智能優化功能能夠確保每次交互都使用最合適的提示，從而帶來更優越的性能和更準確的輸出。
靈活性與可擴展性：LlamaIndex提供的豐富預構建模塊，結合DSPy的高適應性，使RAG系統能夠根據具體需求靈活定制，并隨著業務的發展輕松擴展。

4 代碼實現：構建RAG系統

LlamaIndex和DSPy提供了三種主要的集成方法，助力開發者搭建和優化RAG系統：

使用DSPy預測器優化查詢流程構建：這種方法涉及編寫DSPy代碼來定義LLM輸入輸出規范。這些定義隨后可以無縫地整合入LlamaIndex的查詢流程，構建起一個完整的優化系統。
使用DSPy優化現有提示：無需從頭編寫DSPy代碼，開發者可以直接設定LlamaIndex的提示模板，由系統內置的轉換器自動運用DSPy的算法進行優化。
DSPy優化提示在LlamaIndex模塊中的應用：??DSPyPromptTemplate??模塊作為橋梁，開發者可以將DSPy生成的優化提示應用于任何需要提示的LlamaIndex模塊。

步驟I：安裝庫和下載數據

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

# 下載數據
!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

步驟II：設置

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")

步驟III：構建索引

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)

步驟IV：構建查詢管道

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")

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