斯坦福开源的编程式提示词框架,把提示工程变成可编译、可优化的程序化流程。
Project story
DSPy 改变「手写提示词」的工作方式:把 LLM 管道声明为模块(dspy.Module),用编译器自动优化提示词与推理步骤,并在小规模训练集上评估与迭代,效果可复现、可版本化。
支持思维链、ReAct、RAG 等常用模式,与 LangChain、Ollama、OpenAI 等生态兼容;适合复杂提示词难以手调的场景。
适合场景:需要系统化优化提示词的 LLM 应用开发、研究提示词与推理结构的团队。
上手方式:pip install dspy,按示例定义模块并用评估器自动调优。