告别提示工程，未来属于DSPy（下）

摘要

DSPy框架旨在优化程序执行效率，提词器作为关键优化器，利用性能指标对DSPy程序模块给出提示。提词器有五种类型，包括dspy.LabeledFewShot、dspy.BootstrapFewShot、dspy.BootstrapFewShotWithRandomSearch、dspy.BootstrapFinetune和dspy.Ensemble，它们在优化成本与效果上有所不同。DSPy编译器能够跟踪程序，使用提词器进行优化，以适应不同规模的语言模型。大型语言模型构建少量高质量提示，小型语言模型进行自动微调训练。

DSPy编译器优化过程与神经网络训练相似，通过后台模拟程序在不同输入下的运行，自我完善来适应特定任务需求。示例中展示了使用BootstrapFewShot提词器和少量训练样本来编译检索增强生成（RAG）的过程，通过编译器的优化，省去了手动调整提示的步骤。

DSPy实践：构建简单的RAG流程

要应用DSPy的核心概念，首先需要安装dspy-ai包，并初始化设置语言模型和检索模型。语言模型使用OpenAI的gpt-3.5-turbo，并需要API密钥，检索模型使用Weaviate向量数据库。安装后，通过GitHub仓库下载样本数据，并将文档拆分成单独句子导入数据库。在导入数据时，需要确保每个数据项都包含关键属性"content"。