Optimizing Entity Extraction with DSPy, BAML, and GEPA
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Key Takeaway
Die Kombination aus DSPy, dem GEPA‑Optimizer und dem BAML‑Adapter kann die Genauigkeit bei strukturierten Extraktionsaufgaben um mehr als 20 % steigern und gleichzeitig die Kosten senken, indem weniger leistungsfähige Modelle mit akzeptabler Präzision verwendet werden.
Summary
- Experimentebene
- Baseline: Direktes API‑Aufrufen mit OpenAI GPT‑4.1‑mini und einer handgefertigten System‑Prompt‑Definition.
- DSPy‑Baseline: Übertragung der Prompt‑Definition in eine DSPy‑Signature mit Pydantic‑Modell
ExtractedEntities. - DSPy + BAML: Aktivierung des BAML‑Adapters (durch
BAMLAdapter()), der die Prompt‑Definition als Schema‑Input nutzt; keine Änderungen am Rest des Codes. - DSPy + GEPA: Integration des GEPA‑Optimizers (mit
dspy.GEPA) unter Angabe von Metrik, Reflection‑LM (gpt‑4.1), Temperatur 1.0, und Budget‑Stufe „medium“. - DSPy + BAML + GEPA: Kombination aller oben genannten Elemente.
- Dataset & Task
- Nutzung des Cleanlab‑Benchmarks für strukturierte Extraktion (financial entity extraction).
- Datensatz enthält mehrere Entitätstypen (Company, Date, Location, Money, Person, Product, Quantity) mit klaren Ground‑Truth‑Labels.
- Fokus auf finanzielle Nachrichtenartikel, die reale Messungen und Messungenamen enthalten.
- Methodik
- 5 Stufen von Experimenten:
- 1. OpenAI Baseline
- 2. DSPy Baseline
- 3. DSPy + BAML
- 4. DSPy + GEPA
- 5. DSPy + BAML + GEPA
- Ergebnisse
- Jede zusätzliche Optimierung (BAML + GEPA) führte zu deutlich
- Verbesserungen bei der Exact‑Match‑Accuracy.
- Insgesamt mehr als 20 % Genauigkeitszuwachs im Vergleich zum Baseline, was zeigt, dass Prompt‑Optimierung ein „low‑hanging‑fruit“ in der KI‑Entwicklung ist.
- Verbesserungen ermöglichen den Einsatz günstigerer Modelle ohne signifikanten Qualitätsverlust, somit wird die Kostenstruktur von Anwendungen optimiert.
- Weiterführende Hinweise
- GEPA ist nicht nur für DSPy‑Programme anwendbar, sondern generisch für „beliebige Systeme aus Textkomponenten“.
- BAML demonstriert die Flexibilität des DSPy‑Adapter‑Paradigmas durch ein alternative Schema‑Format.
- Empfehlung: Experimentieren mit höheren Budget‑Stufen, anderen Reflection‑LMs (z. B. GPT‑5.2) oder Anpassungen der Temperatureinstellungen, um weitere Leistungssteigerungen zu erreichen.
Related queries:
- Wie verbessert GEPA die Genauigkeit bei Entitätsextraktion?
- Welche Vorteile bietet die Kombination aus DSPy, BAML und GEPA?
- Kann man GEPA ohne DSPy einsetzen?