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- DSPy 框架
DSPy 是一个用于构建模块化 AI 软件的声明式框架。 它允许您 在结构化代码上快速迭代，而不是脆弱的字符串，并提供算法将 AI 程序 编译成针对您的语言模型的有效提示和权重，无论您是构建简单的分类器、复杂的 RAG 流水线还是智能体循环。
- 一文讲清楚什么是DSPy，为什么你开发 Agent 或 AI 应用需要它
DSPy 是由斯坦福创建的 AI 应用框架，在业界也很有影响力。 但我此前一直没能真正弄懂 DSPy。 今天看到的这篇演讲稿，是我目前见过的，对它能解决哪些问题最清楚的一次解释。
- GitHub - stanfordnlp dspy: DSPy: The framework for programming—not . . .
DSPy is the framework for programming—rather than prompting—language models It allows you to iterate fast on building modular AI systems and offers algorithms for optimizing their prompts and weights, whether you're building simple classifiers, sophisticated RAG pipelines, or Agent loops
- DSPy实战：三十分钟无痛上手自动化Prompt框架-CSDN博客
DSPy 是一款功能强大的框架。 它可以用来自动优化大型语言模型（LLM）的提示词和响应。 还能让我们的 LLM 应用即使在 OpenAI Gemini Claude版本升级也能正常使用。 无论你有多少数据，它都能帮助你优化模型，获得更高的准确度和性能。
- DSPy 完全指南：从入门到精通 | 鸭梨公共文档
DSPy 的完整名称是 Declarative Self-improving Python （声明式自改进 Python），由 Stanford NLP 团队从 2022 年开始开发，已发展成为构建和优化语言模型程序的强大工具。 DSPy 的核心理念是将 AI 系统设计与具体的语言模型或提示策略解耦。
- DSPy
Each tab below sets up a DSPy module, like dspy Predict, dspy ChainOfThought, or dspy ReAct, with a task-specific signature For example, question -> answer: float tells the module to take a question and to produce a float answer
- 12 初识DSPy - 极客时间文档
我选择的开发框架是由美国斯坦福大学 NLP 课题组发布的 DSPy，这是世界上第一个自动提示词工程开发框架。 DSPy 是 Declarative Self-improving Python （声明式自我改进 Python）的缩写。
- 一文读懂DSPy框架核心-CSDN博客
文章浏览阅读56次。DSPy 核心概念解析 DSPy 是一个将 Prompt Engineering 工程化的 AI 开发框架，通过四大核心概念实现自动化优化： Signature（签名）：声明式定义输入输出关系，如"question→answer"，取代传统prompt编写 Module（模块）：封装AI处理流程，包含Predict（直接输出）、ChainOfThought（先思考后回答）和
- DSPy 入门： 再见提示，你好编程 - 知乎
在 PyTorch 中，通用层可以在任何模型架构中组成，而在 DSPy 中，通用模块可以在任何基于 LM 的应用程序中组成。 此外，在编译 DSPy 程序时，DSPy 模块中的参数会自动优化，这与在 PyTorch 中训练神经网络类似，在 PyTorch 中，模型权重是通过优化器来训练的。
- DSPy 快速入门 | MLflow 平台
创建一个新的 MLflow Experiment 来在一个地方跟踪您的 DSPy 模型、指标、参数和跟踪信息。 尽管您的工作空间中已经创建了一个“default”实验，但强烈建议为不同的任务创建单独的实验以组织实验工件。 💡 如果您在 Databricks Notebook 上运行本教程，请跳过此步骤。
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