12｜初识DSPy

1. DSPy 是一个自动提示词工程开发框架，旨在解决 LM 应用开发中手工编写提示词的问题，通过快速迭代构建模块化的 AI 系统，并提供优化提示词和模型权重的算法。 2. DSPy 的核心概念包括模块（module）和优化器（optimizer），通过这两个核心概念来实现对 LLM 应用的持续优化。 3. DSPy 可以直接支持通过 ollama 部署的各种开源 LLM，例如 qwen2.5，使得使用和调用 LLM 变得更加简单。 4. DSPy 的官方文档按照栏目划分成了 4 块，包括概述、学习 DSPy 开发的入门教程、更加具体的教程和 API 参考手册，初学者可以先阅读前两个栏目，然后编写一些代码，有了一些开发经验之后再继续阅读后面两个栏目。 5. DSPy 项目的源代码中也包含很多例子，初学者可以通过这些例子来学习 DSPy 的使用。 6. DSPy 的开发团队负责人是斯坦福大学的某位成员。 7. DSPy 的安装方式包括官方 Python 库安装和源代码安装，推荐使用源代码来安装以体验 DSPy 团队的最新研发成果。 8. DSPy 的模块用于帮助开发者将 AI 相关行为描述为代码，而不是字符串（即提示词）。 9. DSPy 的优化器是一种算法，可以对 DSPy 程序的参数（即提示词和/或 LM 模型权重）做调优，以最大限度地提高开发者指定的度量指标，例如准确性。 10. 在 DSPy 中构建 AI 系统可以划分为三个阶段：DSPy 编程、DSPy 评估和DSPy 优化。