LLM에게 프롬프트를 작성하게 하십시오: 복합 AI 파이프라인에서 DSPy 소개
- 최근 Databricks Data + AI Summit에서 Drew Breunig의 발표는 DSPy가 해결할 수 있는 문제의 명확한 설명을 제공함.
- Drew는 여러 제공업체의 관심 지점(POI) 데이터를 결합하여 단일 POI 데이터베이스를 만드는 Overture Maps 작업을 함.
- 이 과정은 GIS에서 중복 데이터를 제거하고 병합하는 복잡한 작업인 '합성'의 예이며, 로컬 저비용 모델(Qwen3-0.6B)을 사용하여 7000만 개의 주소를 비교하고 일치 항목을 식별함.
- DSPy는 소규모 모델의 프롬프트 최적화를 담당하며, Drew는 GPT-4.1 및 dspy.MIPROv2 최적화를 활용하여 700토큰 프롬프트를 생성, 모델의 정확도를 60.7%에서 82%로 높임.
- 최적화된 프롬프트를 사용하는 파이프라인을 갖추면, 수작업 시도 없이도 맞춤형 프롬프트로 다른 모델의 성능을 간편하게 평가하고 전환할 수 있음.
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