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中文(ZH) DSPy: The End of Prompt Engineering - Kevin Madura, AlixPartners | 告别提示词工程：用DSPy构建模块化、可优化的AI程序

DSPy框架将AI开发从提示工程转向代码

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

DSPy是一个新的Python框架，旨在将AI开发从提示工程转向程序工程。它允许开发人员使用签名定义AI任务所需的输入和输出，将大型语言模型（LLMs）视为可编程组件。该框架提供了模块化，可以将复杂任务分解为更小、可重用的模块，并包含一个优化器，可以自动优化提示以提高性能或适应更小、更具成本效益的模型。DSPy旨在通过抽象提示调优的复杂性，提供一种更健壮、可扩展且高效的构建AI应用程序的方式。 AI

影响 通过将提示工程抽象为可编程模块来加速AI应用程序的开发。

排序理由 该条目描述了一个用于开发AI应用程序的新软件框架。

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DSPy框架将AI开发从提示工程转向代码

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 中文(ZH) · cognitalk ·

    DSPy：提示工程的终结 - Kevin Madura, AlixPartners | 再见提示工程：使用DSPy构建模块化、可优化的AI程序

    <p> <br /> <a href="https://www.youtube.com/watch?v=-cKUW6n8hBU" rel="noopener noreferrer">https://www.youtube.com/watch?v=-cKUW6n8hBU</a></p> <h2> 告别提示词工程：用DSPy构建模块化、可优化的AI程序 </h2> <h3> 通俗易懂的整体解释 </h3> <p>想象一下，你以前指挥一个超级聪明的助手（大语言模型）做事，得事无巨细地写小纸条（提示词），比如“请用JSON格式输出，先思考再回答，语气要专业……”…

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