DSPy로 AI 프로그램 최적화하기
DSPy로 AI 프로그램 최적화하기 (Optimize AI Programs with DSPy)
이 섹션에서는 DSPy의 강력한 최적화 기능에 집중할게요. 다양한 옵티마이저를 이용해 AI 프로그램을 체계적으로 개선하는 방법을 보여줘요. 이 튜토리얼들은 프로그래밍 개념보다는 DSPy 옵티마이저가 애플리케이션의 품질과 성능을 어떻게 자동으로 향상시키는지에 초점을 맞춰요.
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수학 및 추론 작업 (Mathematical and Reasoning Tasks)
수학 추론 (Math Reasoning)
수학 추론 작업을 위해 DSPy 프로그램을 최적화하는 방법을 배워요. 이 튜토리얼은 더 나은 프롬프트 전략과 few-shot 예제를 찾아냄으로써 옵티마이저가 복잡한 수학 문제에서 성능을 극적으로 향상시킬 수 있음을 보여줘요.
모델 최적화 (Model Optimization)
분류 파인튜닝 (Classification Finetuning)
DSPy의 파인튜닝 옵티마이저를 이용해 대형 언어 모델의 지식을 더 작고 효율적인 모델로 증류(distill)하는 방법을 알아봐요. 분류 작업을 위한 프롬프트 최적화부터 모델 파인튜닝까지의 전체 워크플로우를 배웁니다.
고급 도구 통합 (Advanced Tool Integration)
고급 도구 사용 (Advanced Tool Use)
외부 도구와 API를 사용하는 AI 프로그램을 최적화하는 방법을 살펴봐요. 이 튜토리얼은 DSPy 옵티마이저가 도구를 더 효과적으로 사용하는 방법을 학습하여 도구 호출 시나리오에서 정확도와 효율성을 모두 개선하는 것을 보여줘요.
에이전트 파인튜닝 (Finetuning Agents)
파인튜닝을 통해 복잡한 에이전트 기반 시스템을 최적화하는 법을 배워요. 이 튜토리얼은 전략적 사고와 적응이 중요한 게임 같은 인터랙티브 환경에서 에이전트 성능을 개선하는 방법을 보여줘요.