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成功之路:使用 Databricks 和 DSPy 的可扩展路由代理.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718922 2025-06-22 27页 997.45KB

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本文主要内容是介绍了一个由Databricks公司开发的名为DSPy的路由代理模式,用于优化和整合分散的人工智能助手。以下是关键点: 1. **DSPy介绍**:DSPy是一个开源的声明式框架,用于生成式AI程序的指令优化,通过结构化提示来提高AI程序的准确性。 2. **路由代理模式问题**:用户需要搜索不同的AI助手,导致治理分散,用户体验差,影响采用率。 3. **解决方案**:提出单一入口点来整合所有AI助手,简化用户交互,并集中治理。 4. **关键特性**: - **高准确性**:使用DSPy的Simba优化器,通过一系列小批量处理逐步改进提示指令或少量示例,以提高工具选择的准确性。 - **可扩展性**:利用向量搜索对工具进行排名,减少传递给语言模型的工具数量。 - **有状态的交互**:使用mlflow ChatModel/ChatAgent和Lakebase管理状态,减少与端点消费者的耦合。 5. **实施经验**:在实施路由模式后,作者强调了优化权衡、责任划分、追踪和故障排除的重要性。 6. **结论**:DSPy路由模式在Databricks中提供了一种轻量级模块化方法来构建AI程序,有助于可扩展和可扩展地整合分散的AI解决方案。 核心数据引用: - "Over 20 years of experience in software engineering"(20年以上的软件工程经验) - "DSPy Simba optimizer: Uses a sequence of mini-batches"(DSPy Simba优化器:使用一系列小批量处理) - "Leverage Vector Search - Rank top N tools"(利用向量搜索 - 排名前N个工具) (注:由于文本内容丰富,250字限制内无法涵盖所有细节。)
如何提升AI选择准确性?" - 这个问题针对那些希望了解技术细节和提升AI性能的受众。 如何简化用户体验?" - 该问题将吸引关注用户界面和交互体验优化的专业人士。 哪些优势?" - 这问题将吸引对Databricks平台治理和监控机制感兴趣的企业和技术决策者。
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