使用案例

如何使用不同部分来构建和自动优化各种LLM应用程序。

我们将构建端到端的使用案例，范围从分类（经典的自然语言处理任务）到问答、检索增强生成（RAG）和多生成器管道。

优化

部分	描述
问答	使用数据集进行问答，包括文本梯度下降和少样本引导优化。
分类优化	使用gpt-3.5-turbo进行分类。优化后的任务管道表现与gpt-4o相当。
RAG优化	与之前我们只使用一个生成器组件的任务不同，在这个hotpotqa数据集中，我们将展示如何优化由多个GradComponent`(`Retriever 和 Generator)组成的管道，采用标准的RAG架构