DSPy
Framework ze Stanfordu, który traktuje prompty jak kompilowalny kod — deklarujesz sygnatury wejścia i wyjścia, podajesz przykłady, a DSPy optymalizuje prompt za ciebie.
Zamiast ręcznie dopieszczać ciągi znaków definiujesz class GenerateAnswer(dspy.Signature) z typowanymi polami. Moduły takie jak ChainOfThought i ReAct da się ze sobą składać. „Teleprompter” (BootstrapFewShot, MIPRO, COPRO) przeszukuje zestawy przykładów i warianty sformułowań promptu, oceniając je na zbiorze walidacyjnym.
Idea jest taka: gdy zmieniasz model (GPT-4 → Claude → Llama), po prostu kompilujesz od nowa, zamiast przepisywać prompty. Próg wejścia jest wysoki, ale przy nietrywialnych potokach to się opłaca.