Încorporarea unui program compilat DSPy într-un microserviciu FastAPI în DSPy & Programare Algoritmică LLM

Deploierea unui program DSPy în producție se realizează adesea prin intermediul unui API REST FastAPI. Modelul este inițializat o singură dată în ciclul de viață al aplicației (`lifespan`), iar endpointurile expun predicții rapide cu validare automată prin Pydantic.

Expunere Serviciu REST de Mare Viteză

Asigură tratarea cererilor concurente cu latență redusă și monitorizare a stării de sănătate.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import dspy

app = FastAPI(title="DSPy Production Service")
model = None

class QueryRequest(BaseModel):
    question: str

@app.on_event("startup")
def load_model():
    global model
    model = RAGPipeline()
    model.load("optimized_rag_pipeline.json")

@app.post("/predict")
def predict(req: QueryRequest):
    res = model(question=req.question)
    return {"answer": res.answer, "context": res.context}

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.