Ingénierie de Contexte avec DSPy : Créer des Applications LLM de Production

L'ingénierie de contexte est devenue une discipline essentielle pour le développement d'applications sophistiquées basées sur les grands modèles linguistiques (LLM). Cet article explore les concepts fondamentaux de l'ingénierie de contexte, expliquant ses flux de travail principaux et illustrant ses applications pratiques.

Qu'est-ce que l'ingénierie de contexte ?

Comblant le fossé entre les prompts simples et les applications LLM prêtes pour la production, l'ingénierie de contexte est définie comme l'art et la science de gérer et d'adapter efficacement les informations au sein de la fenêtre de contexte d'un LLM pour une tâche donnée. Elle va bien au-delà de l'ingénierie de prompts de base, adoptant une approche plus holistique et systématique.

Les principales caractéristiques de l'ingénierie de contexte incluent :

Approche holistique : Allant au-delà des prompts à requête unique, elle décompose les problèmes complexes en plusieurs sous-problèmes gérables.
Agents modulaires : Ces sous-problèmes sont souvent traités par plusieurs agents alimentés par des LLM, chacun étant équipé d'un contexte spécifique adapté à sa tâche. Les agents peuvent varier en capacité et en taille en fonction de la complexité de la tâche.
Contexte dynamique : Le contexte fourni à un LLM ne se limite pas à l'entrée initiale ; il englobe également les tokens intermédiaires générés pendant le traitement, tels que les étapes de raisonnement ou les sorties d'outils.
Workflows orchestrés : Le flux d'informations entre les agents est méticuleusement contrôlé et orchestré, formant des pipelines système cohérents.
Sources d'information diverses : Les agents peuvent accéder au contexte à partir de diverses sources, y compris des bases de données externes via la génération augmentée par récupération (RAG), les appels d'outils (par exemple, la recherche web), les systèmes de mémoire ou les exemples de few-shot.
Intelligence actionnable : Les agents sont conçus pour prendre des actions bien définies basées sur leur raisonnement, permettant une interaction dynamique avec leur environnement.
Évaluation et observabilité du système : Les systèmes de qualité production nécessitent une évaluation continue à l'aide de métriques et une surveillance de l'utilisation des tokens, de la latence et de la rentabilité.

Pourquoi ne pas tout transmettre au LLM ?

Bien que les LLM modernes affichent des fenêtres de contexte de plus en plus grandes, leur fournir simplement toutes les informations disponibles est souvent contre-productif. Les recherches indiquent que des données excessives ou non pertinentes peuvent entraîner des problèmes tels que l'« empoisonnement du contexte » ou la « pourriture du contexte », dégradant la compréhension du modèle, augmentant les hallucinations et altérant les performances. Cela souligne la nécessité d'approches systématiques d'ingénierie de contexte plutôt que de simplement compter sur des capacités de contexte plus importantes.

Pourquoi DSPy ?

Le framework DSPy offre une approche déclarative pour construire des applications LLM modulaires, ce qui en fait un excellent outil pour démontrer les principes de l'ingénierie de contexte. DSPy sépare distinctement les « contrats » d'entrée et de sortie d'un module LLM de la logique sous-jacente qui dicte le flux d'informations. Cette séparation simplifie le développement et améliore la robustesse, un avantage significatif par rapport aux méthodes de prompting traditionnelles et non structurées.

Considérez une tâche où un LLM doit générer une blague avec une structure spécifique : mise en place, chute et livraison complète, le tout dans la voix d'un comédien et formaté en JSON. Dans une configuration de prompting traditionnelle, l'extraction de champs spécifiques (comme la chute) nécessite un post-traitement manuel, qui est sujet aux échecs si le LLM s'écarte du format attendu. De tels prompts non structurés rendent également difficile de déterminer les entrées et sorties précises du système. DSPy relève ces défis en permettant des sorties structurées et prévisibles.

Le mécanisme Signature de DSPy permet aux développeurs de définir explicitement les entrées, les sorties et leurs types de données pour une tâche LLM, garantissant des résultats structurés et prévisibles sans avoir besoin d'analyse manuelle ou de manipulation de chaînes sujette aux erreurs. Des modules comme dspy.Predict gèrent ensuite la conversion des entrées en sorties. Un avantage clé est la validation automatique de schéma intégrée de DSPy, qui utilise les modèles Pydantic et tente automatiquement de corriger les erreurs de formatage en relançant le prompt au LLM, améliorant considérablement la robustesse. De plus, la mise en œuvre de techniques avancées comme la chaîne de pensée — où le LLM génère des étapes de raisonnement avant sa réponse finale — est simplifiée. En changeant simplement un type de module, le LLM peut être instruit de remplir son contexte avec un raisonnement auto-généré, améliorant ainsi la qualité de la sortie.

Interactions multi-étapes et workflows d'agents

L'architecture de DSPy, qui découple les Signatures (dépendances système) des Modules (flux de contrôle), simplifie la création de workflows d'agents multi-étapes. Cette modularité facilite la conception d'applications LLM sophistiquées.

Traitement séquentiel

L'ingénierie de contexte préconise de décomposer les grands problèmes en sous-problèmes plus petits. Ce principe est appliqué dans le traitement séquentiel, où une tâche globale est divisée entre plusieurs agents LLM spécialisés. Par exemple, dans la génération de blagues, un agent pourrait être responsable de générer une idée de blague (mise en place et chute) à partir d'une requête, tandis qu'un second agent développerait ensuite cette idée en une blague complète. Cette conception modulaire permet à chaque agent d'être configuré avec les capacités et les ressources appropriées (par exemple, utiliser un modèle plus petit pour la génération d'idées et un plus puissant pour la création finale de la blague), optimisant les performances et les coûts.

Raffinement itératif

Le raffinement itératif est un autre modèle puissant, permettant aux LLM de réfléchir et d'améliorer leurs propres sorties. Cela implique une boucle de rétroaction où un module de « raffinement », agissant comme un critique, fournit des commentaires sur la sortie d'un LLM précédent, que le LLM initial utilise ensuite pour améliorer itérativement sa réponse.

Ramification conditionnelle et systèmes multi-sorties

L'orchestration des flux de contrôle est centrale à l'ingénierie de contexte. Cela permet la ramification conditionnelle et les systèmes multi-sorties, où un agent pourrait générer plusieurs variations d'une réponse et ensuite sélectionner la meilleure. Par exemple, un système pourrait générer plusieurs idées de blagues en parallèle, utiliser un module de « juge de blagues » pour évaluer et sélectionner la plus drôle, puis procéder à développer uniquement l'idée choisie en une blague complète.

Appel d'outils

Les applications LLM nécessitent souvent une interaction avec des systèmes externes, une capacité fournie par l'« appel d'outils ». Un outil peut être n'importe quelle fonction, définie par sa description et ses types de données d'entrée. DSPy facilite cela grâce à des modules comme dspy.ReAct (Raisonnement et Action). Ce module permet à un LLM de raisonner sur la requête d'un utilisateur, de déterminer si un outil externe (par exemple, une fonction de récupération d'actualités) est nécessaire, de générer les appels de fonction et les arguments nécessaires, d'exécuter l'outil, puis d'intégrer les résultats dans sa réponse finale. Le LLM décide dynamiquement s'il doit appeler plus d'outils ou conclure son processus une fois que suffisamment d'informations ont été recueillies. Ce mécanisme garantit que les agents peuvent prendre des actions bien définies, interagissant avec des ressources externes par un cycle de raisonnement et d'action.

Utilisation avancée des outils — Bloc-notes et E/S de fichiers

Au-delà des simples appels d'API, l'utilisation avancée d'outils en ingénierie de contexte inclut la capacité pour les LLM d'interagir avec le système de fichiers. Cela permet aux agents d'effectuer des tâches complexes et multi-étapes telles que la lecture, l'écriture et la recherche de fichiers, ou même l'exécution de commandes de terminal, les transformant de générateurs de texte passifs en agents actifs au sein de l'environnement d'un utilisateur.

Serveurs MCP

Les serveurs MCP (Multi-Capability Platform) représentent un paradigme émergent pour servir des outils spécialisés aux LLM. Suivant une architecture client-serveur, un LLM agit comme un client demandant des actions à un serveur MCP, qui exécute ensuite la tâche et renvoie les résultats. Cette approche est particulièrement bénéfique pour l'ingénierie de contexte, car elle permet une déclaration précise des formats de prompts système, l'accès aux ressources, et même des interactions de base de données restreintes, améliorant le contrôle et la sécurité des applications.

Génération augmentée par récupération (RAG)

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique fondamentale dans le développement moderne des LLM, conçue pour injecter des informations externes, actuelles et contextuellement pertinentes dans les LLM. Les pipelines RAG fonctionnent en deux phases : une phase de prétraitement où un corpus de données est préparé et stocké dans un format interrogeable, et une phase d'inférence où la requête d'un utilisateur déclenche la récupération de documents pertinents, qui sont ensuite fournis au LLM pour la génération de la réponse. Cela permet aux agents LLM d'accéder à des informations provenant de diverses sources, complétant leurs connaissances internes par des données externes.

Conseils pratiques pour un bon RAG

Métadonnées de blocs : Pour un RAG efficace, envisagez de générer et de stocker des métadonnées supplémentaires pour chaque bloc de données pendant le prétraitement, telles que « questions auxquelles ce bloc répond ». Ces métadonnées peuvent améliorer la précision de la récupération.
Réécriture de requêtes : L'utilisation directe de la requête brute d'un utilisateur pour la récupération peut être inefficace en raison des variations de formulation ou du manque de contexte. Les techniques de réécriture de requêtes y remédient en affinant la requête — en corrigeant la grammaire, en la contextualisant avec l'historique de la conversation ou en ajoutant des mots-clés — pour mieux correspondre au corpus. L'intégration hypothétique de documents (HYDE) est une forme spécifique de réécriture de requêtes où le LLM génère une réponse hypothétique à la requête de l'utilisateur, et cette réponse hypothétique est ensuite utilisée pour la récupération, s'avérant souvent efficace pour la recherche dans des bases de données orientées vers les réponses.
Recherche hybride et RRF : La combinaison de la recherche sémantique (utilisant des embeddings vectoriels et des mesures de similarité) avec la recherche basée sur des mots-clés (comme BM25) donne souvent des résultats supérieurs ; cette approche est connue sous le nom de recherche hybride. Lorsque plusieurs stratégies de récupération sont employées, la fusion de rangs réciproques (RRF) peut combiner efficacement leurs résultats en une seule liste optimisée.
Récupération multi-sauts : La récupération multi-sauts implique de renvoyer les documents initialement récupérés au LLM pour générer de nouvelles requêtes affinées, permettant des recherches ultérieures dans la base de données pour une collecte d'informations plus approfondie, bien qu'avec une latence accrue.
Citations : Lors de la génération de réponses à partir de documents récupérés, les LLM peuvent être invités à inclure des citations de leurs sources, ce qui améliore la transparence et permet au modèle de formuler d'abord un plan d'utilisation du contenu.
Mémoire : Pour les applications LLM conversationnelles, la gestion de la « mémoire » est cruciale. Les systèmes de mémoire, comme Mem0, combinent souvent des mécanismes de récupération et d'appel d'outils. Le LLM peut décider dynamiquement de stocker ou de modifier des informations à mesure que de nouvelles données sont observées, puis de récupérer les mémoires pertinentes via RAG lors des interactions ultérieures pour informer ses réponses.

Meilleures pratiques et considérations de production

Au-delà des techniques fondamentales d'ingénierie de contexte, le déploiement d'applications LLM en production nécessite le respect de plusieurs meilleures pratiques, en particulier en ce qui concerne l'évaluation et l'observabilité.

Concevoir l'évaluation en premier : Priorisez la conception de l'évaluation : Avant le développement des fonctionnalités, établissez des métriques claires pour le succès. Cela guide la portée et l'optimisation de l'application. Idéalement, utilisez des récompenses objectives et vérifiables (par exemple, des jeux de données de validation pour la classification). Sinon, définissez des fonctions d'évaluation heuristiques (par exemple, le nombre de récupérations pour les blocs RAG). L'annotation humaine est une alternative. En dernier recours, un LLM peut agir comme un juge, comparant et classant les réponses générées dans différentes conditions.
Utiliser des sorties structurées presque partout : Favoriser systématiquement les sorties structurées par rapport au texte libre. Cela améliore la fiabilité du système, simplifie le débogage et permet des mécanismes de validation et de réessai robustes.
Concevoir pour l'échec : Anticiper les scénarios d'échec lors de la conception des prompts et des modules. Comme tout logiciel robuste, les applications LLM doivent être construites pour gérer les erreurs avec élégance et minimiser les états inattendus.
Tout surveiller : Une surveillance complète est essentielle. Des outils comme l'intégration de DSPy avec MLflow, ou des alternatives telles que Langfuse et Logfire, permettent de suivre les prompts et les réponses individuels, l'utilisation des tokens et les coûts, la latence des modules, les taux de succès/échec et les performances du modèle au fil du temps.

L'ingénierie de contexte marque une évolution significative de l'ingénierie de prompts de base vers le développement d'applications LLM sophistiquées et modulaires. Des frameworks comme DSPy fournissent les outils et les abstractions nécessaires pour appliquer systématiquement ces modèles. À mesure que les capacités des LLM continuent de progresser, l'ingénierie de contexte restera indispensable pour exploiter efficacement la puissance des grands modèles linguistiques dans les environnements de production.