stanfordnlp/dspy

何を解決するか

DSPyは、手動で脆弱なプロンプト工学を行う必要をなくします。特定の出力を得るために手動でプロンプトを調整するのではなく、開発者はAIシステムの論理をプログラム的に定義し、フレームワークが自動的にプロンプトと重みを最適化できます。

動作方法

DSPy（宣言的自己改善Python）は、言語モデルの呼び出しをプログラミングモジュールとして扱います。ユーザーは合成的なPythonコードを記述して、RAGパイプラインやエージェントループなどのモジュール化されたAIシステムを構築でき、その後、アルゴリズムを使ってLMに提供される指示やデモンストレーションを最適化することで、高品質な出力を実現するよう「教える」ことができます。

対象ユーザー

基礎モデルを使って複雑なAIシステムを構築したい開発者、特にシンプルな分類器、RAGパイプライン、AIエージェントの構築にモジュール性と安定性を求める人向けです。

特徴

• 合成的なPythonコードを使ってモジュール化されたAIシステムを自作可能。
• プロンプトと重みの自動最適化。
• シンプルな分類器から高度なRAGやエージェントループまで、幅広い応用に対応。
• 宣言的LM呼び出しを自己改善パイプラインにコンパイルする研究に基づく。