DSPY

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用DSPy GEPA改进 AI 编程代理

本文是对我们在 AI 数据科学家 中使用的编程代理进行改进的技术性讲解。它解释了实际数据和评估技术，包括以下部分： 准备数据，解释 GEPA，通过 DSPy 应用提示优化（GEPA）和结果。

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打造自己的AI研究员

本文将解释如何创建自己的AI研究员，它可以从互联网上找到上下文相关的有用信息，并提供适当的答案。

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DSPy+Milvus=RAG优化

本文通过一个快速示例来演示如何在 DSPy 中使用 Milvus 优化 RAG 应用程序。

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DSPy Agent开发简明教程

本教程的目标是指导你完成使用 DSPy 构建简单代理应用程序的过程。由于 DSPy 不是代理框架，因此这实际上更像是一篇“DSPy 为你提供什么和不为你提供什么”类型的帖子。

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用DSPy提取网站词汇表

本文介绍如何实用DSPy为自己的网站生成术语词汇表，这大大提高了工作效率。

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DSPy.Image：视觉模型支持

DSPy 最近在测试版中增加了对 VLM 的支持。本文介绍使用 DSPy 从图像中提取属性。

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AI开发必备的3个DSPy技巧

虽然 DSPy 和 AI 编程仍在不断发展，但找到清晰、可用于生产的指导可能很困难。

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用AI生成可靠的报告

在这篇文章中，我想分享我对 AI 生成的报告的了解，以及如何使这些报告更可靠、更实用。

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用TextGrad优化LLM提示

TextGrad 是一个 Python 包，它提供了一个简单的接口来实现用于文本优化的 LLM梯度，可以用来优化提示。

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使用DSPy改进 AI 代理

DSPy 是一个 LLM 框架，专门设计用于以编程方式改进你的 LLM 的提示和签名。本文将探讨如何使用 DSPy 提高一个AI代理的性能。

RAG

RAG系统实战

本文指导读者使用四种关键技术构建 RAG 系统：Llama3、Ollama、DSPy 和 Milvus。