VizPy выпустил оптимизатор запросов, совместимый с DSPy, который автоматически обучается на ошибках. Это решение позволяет повысить эффективность обработки задач до 29%.
Методы работы оптимизатора
Оптимизатор включает два метода в зависимости от типа задачи. Первый, ContraPrompt, извлекает правила рассуждений из пар успехов и неудач. Он показал эффективность в многошаговых вопросах, классификации и соблюдении норм (compliance). В тестах результаты увеличились на 29% в HotPotQA и на 18% в GDPR-Bench по сравнению с предыдущими подходами.
Анализ ошибок с помощью градиентного подхода
Второй метод, PromptGrad, использует анализ ошибок и градиентный подход, что делает его предпочтительным для генерационных задач. Оба метода легко интегрируются в существующие программы на DSPy, открывая возможности для разработчиков по повышению эффективности их работы.
Для тех, кто работает с AI и ищет способы оптимизации обработки запросов, решение от VizPy может стать полезным инструментом, позволяющим улучшить результаты без необходимости ручной настройки.
В будущем можно ожидать, что VizPy продолжит развивать свои инструменты, добавляя новые функции и интеграции с другими AI-платформами.