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English(EN) DSPy: stop hand-tuning prompts, write signatures and let a metric pick the prompt

DSPy框架实现程序化LLM开发，自动化提示调优

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

DSPy是一个开源Python框架，旨在通过将重点从手动提示工程转移到程序化定义来简化大型语言模型应用程序的开发。它允许开发人员使用类型化的输入和输出签名来定义任务，选择用于控制模型执行的模块（如思维链或工具使用），然后使用优化器根据定义的指标和示例自动调整提示。这种方法旨在使LLM功能更加健壮和可测试，摆脱了手动提示调整的脆弱、迭代过程。 AI

影响 通过自动化提示优化和实现对模型行为的程序化控制，加速LLM应用程序开发。

排序理由 该条目描述了一个用于开发LLM应用程序的新开源框架，属于AI工具类别。

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DSPy框架实现程序化LLM开发，自动化提示调优

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · M.T.Ramkrushna ·

    DSPy：停止手动调整提示，编写签名并让指标选择提示

    <p>Thursday AI Tool/Workflow. This week's tool: <strong>DSPy</strong>, the open-source Python framework from Stanford NLP for "programming, not prompting" language models. You describe a task as typed inputs and outputs, pick a module that decides <em>how</em> the model runs it, …

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