Crearea unui Retriever Model personalizat prin moștenirea dspy.Retrieve în DSPy & Programare Algoritmică LLM

Dacă datele se află într-un API proprietar, într-o bază relațională PostgreSQL cu pgvector sau într-un index ElasticSearch intern, se poate crea un Retriever personalizat prin simpla extindere a clasei `dspy.Retrieve` și implementarea metodei `forward`.

Extensibilitate Completă pentru Baze de Date Terțe

Permite conectarea oricărui sistem intern de căutare direct în pipeline-urile compilate DSPy.

import dspy

class CustomAPI такоеRetriever(dspy.Retrieve):
    def __init__(self, api_endpoint: str, k: int = 3):
        super().__init__(k=k)
        self.endpoint = api_endpoint

    def forward(self, query_or_queries: str, k: int = None) -> list[str]:
        k = k if k is not None else self.k
        # Apel HTTP către motorul intern de căutare:
        response = my_internal_search_client.search(query=query_or_queries, limit=k)
        return [item["content"] for item in response]

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.