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用适配器处理多模态输入和结构化输出

组合多个 DSPy 模块构建高级推理流程

优化提示权重与微调序列，提升模型输出质量

用少量样本自动优化提示词和演示示例

创建自定义 DSPy 模块，扩展可复用组件

调试 DSPy 程序并追踪 LLM 调用与成本

用嵌入模型和向量检索增强语言模型应用

评估 DSPy 程序质量，对比指标与基线

微调 DSPy 模型并优化部署成本

优化LLM代理的反思与执行轨迹

优化 Haystack 检索管线的提示词

用DSPy集成MCP工具构建智能代理

优化 DSPy 程序指令与示例，提升性能

优化文本类工件，如代码、提示词或配置

选择或对比DSPy优化器来提升语言模型效果

用约束和奖励函数迭代优化模型输出

将 DSPy 模型部署到生产环境并管理运行时

构建检索增强生成管道，提升回答准确性

用 DSPy 构建带推理的智能体

用DSPy模块构建推理工作流

用DSPy签名快速定义结构化输入输出

用SIMBA算法自动优化数值指标

审核并修复插件技能文件