本文介紹 DSPy，並提供範例筆記本示範如何在 Azure Databricks 上使用 DSPy 來建構與優化 AI 代理。
什麼是 DSPy？
DSPy 是一個用於程式化定義與優化 AI 代理的框架。 DSPy 可以自動化提示工程，並協調 LLM 微調以改善效能。
DSPy 包含數位元件，可簡化代理程式開發並改善代理程式品質：
- 模組：在 DSPy 中，這些是處理特定文字轉換的元件，例如回答問題或摘要。 它們取代傳統的手寫提示，並可以從範例中學習，使其更容易適應。
- 簽章：模組輸入和輸出行為的自然語言描述。 例如，「問題 -> 答案」指定模組應以問題作為輸入並傳回答案。
- 編譯程式：這是 DSPy 的優化工具。 它透過調整模組以符合效能指標，從而改善 LM 管線，這可以是透過生成更好的提示或是微調模型來達成。
- Program （DSPy）：一組模組被連接成流水線來執行複雜任務。 DSPy 程式具有彈性，可讓您使用編譯程式來優化和調整它們。
建立文字分類器 DSPy 程式
下列筆記本示範如何建立執行文字分類的 DSPy 程式。 此範例示範 DSPy 的運作方式及其使用元件。
建立一個用於DSPy程式的文字分類器筆記本
用 AI 搜尋索引搭配 DSPy 程式來做 RAG
以下筆記本說明如何建立 AI 搜尋索引，並與執行 RAG 的 DSPy 程式一起使用。
建立一個用於DSPy程式的文字分類器筆記本
多代理系統含 Genie 與 DSPy
下列筆記本示範如何建立協調這些類型代理程式的多代理程式系統：
- 精靈特工
- 部署至 Model Serving 的代理
- 使用 DSPy 建構的 UC 函式呼叫代理程式。
使用 Genie 和 DSPy 的多代理系統
建立一個用於RAG的DSPy程式
這些筆記本會示範如何使用 DSPy 建立及優化基本 RAG 程式。 這些筆記本假設您正在使用無伺服器計算，並在筆記本層級安裝套件，以確保它們能夠獨立於 Databricks Runtime 版本運行。
第一部分：為 RAG DSPy 程式筆記本準備資料與 AI 搜尋索引
第 2 部分：建立及優化 RAG 筆記本的 DSPy 程式
將 LangChain 遷移至 DSPy
這些筆記本會示範如何將 LangChain 模型程式代碼移轉至 DSPy，並將其優化以提升效能。 這些筆記本假設您正在使用無伺服器計算，並在筆記本層級安裝套件，以確保它們能夠獨立於 Databricks Runtime 版本運行。