提示工程很快就会变得混乱不堪。起初只是一个简单的指令，最终却可能变成无尽的调整、上下文修改以及模型行为变化时的返工。@DSPyOSS 采用了一种不同的方法，将 LLM 应用视为可以优化的软件，而不是需要你不断照料的提示。

《使用 DSPy 构建 LLM 应用》展示了如何利用 DSPy 基于合约的 Python 框架来优化上下文、评估提示有效性，并在模型漂移时进行适配。

现在通过 Manning Early Access Program 即可获取，6月3日前购买可享5折优惠：https://hubs.la/Q04hnHsw0

《使用 DSPy 构建 LLM 应用》—— Serj Smorodinsky 和 Brett Kennedy

来源：https://www.manning.com/books/building-llm-applications-with-dspy?utm_campaign=44698415-book_smorodinsky&utm_content=378284378&utm_medium=social&utm_source=twitter&hss_channel=tw-24914741

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静态且过度设计的提示会随着模型和数据的变化而迅速失效。DSPy 用基于合约的动态 Python 代码取代了僵化的纯文本提示，使你的提示能够自由适应和扩展。在《使用 DSPy 构建 LLM 应用》一书中，AI 工程师 Serj Smorodinsky 和 Brett Kennedy 介绍了强大的 DSPy 框架，并展示了它如何彻底改变你对提示和上下文工程的思考方式。在这本实用指南中，你将学习 DSPy 如何自动优化上下文、评估提示有效性，并在模型漂移和变化时自动调整提示。随着学习的深入，你还会获得在应用和代理演变过程中保持稳定推理结果的技巧和方法。

《使用 DSPy 构建 LLM 应用》介绍了你可以采用的 DSPy 最佳实践，通过正确的任务定义、评估和优化，创建可靠的生产级系统。本书注重实践，帮助你构建一个完整的专业 AI 应用组合，包括基于 LLM 的分类系统、摘要生成器和基于 RAG 的应用。你将使用 DSPy 的模块化系统构建多步骤工作流，最终形成完全自主的管道，而无需手动编写任何提示。作为 DSPy 贡献者，作者 Serj Smorodinsky 权威地讲述了如何充分利用这个优雅的工具。与每一本 Manning 书籍一样，你会发现精心设计的学习路径、易读的文字、大量有用的图示，以及我们对内容准确可靠的承诺。

内容亮点

• 将提示定义为 Python 类
• 自动优化提示以提高准确性
• 将复杂任务分解为简单模块

读者对象

适合直接使用 LLM 且具备基本 Python 技能的任何人。

关于作者

Serj Smorodinsky 是 DSPy 的贡献者，也是一位数据科学家和 AI 工程师，拥有超过十年的软件开发和数据科学经验。他的工作涵盖面向客户服务的对话式 AI 的自然语言处理、代理工作流自动化以及 LLM 评估，曾带领团队为企业客户构建聊天机器人和检索增强系统。他还在 Nebius Academy（原 Y-Data 数据科学学校）教授代理系统和生产环境中的数据科学。

Brett Kennedy 是一位数据科学家，拥有超过三十年的软件开发经验和十多年的数据科学经验。他是开源项目的常客贡献者，也是数据科学博客文章的作者。他还著有《Python 异常值检测》一书。

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