DSPy

斯坦福的秘密武器：DSPy让程序员告别996

你有没有遇到过这样的情况：花了几周时间精心调试AI提示词，好不容易在GPT-4上达到理想效果，结果换到Claude或者国产大模型上就完全不行了？然后又得重新开始漫长的提示词工程，一遍遍地调试、测试、优化...如果你正在被这种重复性工作折磨，今天要介绍的DSPy框架可能会彻底改变你的工作方式。最近看到一个案例特别震撼：Llama 4 Scout从2/11的准确率提升到11/11的完美表现，而实现这个飞跃只需要一行代码的改动。

8/27/2025 1:00:00 AM

阿丸笔记

基于 DSPy 与 Pydantic 的自然语言参数提取框架(含code)

一、参数提取的重要性在人工智能驱动的现代应用中，自然语言交互已成为用户与系统沟通的主要方式。从智能助手执行日程安排到企业级工作流自动化系统处理复杂指令，将“星期二下午2点与萨拉创建关于预算的会议”这类对话式命令转化为可执行的结构化参数，是实现人机高效交互的关键环节。然而，随着用户指令复杂度的提升，传统的正则表达式匹配或关键词提取方法暴露出明显局限性——规则维护成本呈指数级增长、语义理解能力不足、难以应对句式变化等问题，使得构建一个鲁棒性强、可扩展的参数提取框架成为学术界和工业界共同关注的焦点。

5/27/2025 3:23:00 AM

大模型之路

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