DSPy

Programa modelos de lenguaje en lugar de hacer prompting manual, y luego autooptimiza.

DSPy es un framework de Stanford NLP para programar, en lugar de hacer prompting manual, modelos de lenguaje mediante la composición de pipelines modulares y declarativos. Sus optimizadores (antes llamados teleprompters) ajustan automáticamente los prompts y los ejemplos few-shot contra una métrica, de modo que los pipelines mejoran sin ingeniería manual de prompts. Destaca por tratar los prompts como parámetros aprendibles y es ampliamente utilizado para construir sistemas LLM robustos y autooptimizadores.