Arhitectura Baleen rezolvă întrebări complexe ce necesită conectarea informațiilor din multiple documente disparate (Multi-Hop QA). Execută cicluri iterative de regăsire: citește primul set de pasaje, formulează o nouă interogare de rafinare, caută din nou și agregă contextul complet înainte de a produce răspunsul final.
Căutare Iterativă Multi-Hop pentru Întrebări Complexe
Depășește limitele sistemelor RAG clasice ‘single-step’ pe probleme de investigație analitică profundă.
import dspy
class MultiHopBaleen(dspy.Module):
def __init__(self, max_hops=2):
super().__init__()
self.max_hops = max_hops
self.generate_query = dspy.ChainOfThought("context, question -> next_query")
self.retrieve = dspy.Retrieve(k=2)
self.generate_answer = dspy.ChainOfThought("context, question -> answer")
def forward(self, question):
context = []
for _ in range(self.max_hops):
query = self.generate_query(context=context, question=question).next_query
passages = self.retrieve(query).passages
context = list(set(context + passages))
return self.generate_answer(context=context, question=question)Utilizarea corectă a acestei funcționalități în DSPy asigură programarea algoritmică robustă a modelelor mari de limbaj, decuplând arhitectura codului de redactarea fragilă a prompturilor manuale.
Întrebări & Exemple practice:
Arhitectura multi-hop Baleen (Condensed Retrieval Loops) în DSPyAi o întrebare despre Arhitectura multi-hop Baleen (Condensed Retrieval Loops) în DSPy sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.