
DSPy还能整RAG的活?LeReT: 用强化学习实现LLM智能检索
DSPy还能整RAG的活?LeReT: 用强化学习实现LLM智能检索斯坦福大学奥马尔(Omar)的DSPy研究团队最近更新了他们的项目文档,发了很多不错的案例,以及很多国际知名企业的DSPy用例,这些可能对您的项目有启发。
来自主题: AI资讯
3280 点击 2024-11-04 10:09
斯坦福大学奥马尔(Omar)的DSPy研究团队最近更新了他们的项目文档,发了很多不错的案例,以及很多国际知名企业的DSPy用例,这些可能对您的项目有启发。
在当前大语言模型(LLM)蓬勃发展的环境下,Prompt工程师们面临着一个两难困境:要么使用像LangChain这样功能强大但学习曲线陡峭的框架,要么选择自动化程度更高DSPy但牺牲了对提示词精确控制的工具。IBM研究院和UC Davis大学最近推出的PDL(Prompt Declaration Language,提示词声明语言)或许打破了这个困境,让AI开发者能真正拿回Prompt的控制权。
近日,来自乔治梅森大学和腾讯AI实验室的研究团队在这一领域取得了重大突破。他们提出了一种名为DOTS(Dynamic Optimal Trajectory Search)的创新方法,通过最佳推理轨迹搜索,显著提升LLMs的动态推理能力。
亲爱的Prompt读者朋友们,或许你认为掌握了某种Prompt技术已经可以天下无敌,没什么解决不了的问题啦,那是你还没有进入AI应用的深水区!