dspy-advanced-prompting

用DSpy实现高级提示词技巧,提升LLM应用效果

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 4 🐛 待处理 5 👀 关注 1 ⚠️ 作者已归档(停止维护)
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 61
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

dspy-advanced-prompting 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队dx-corp
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai,artificial-intelligence,dspy,experimental,few-shot-learning,large-language-models,llm,machine-learning,meta-prompting,natural-language-processing,nlp,openai,prompt-engineering,prompt-optimization,python
GitHub 星标★ 61
上线时间2025-06-23 00:00:00
代码更新2026-04-11
仓库体积110 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

这是一个基于DSpy框架的高级提示词技术实现集合,旨在解决大语言模型应用中提示词工程复杂、效果不稳定、难以系统化的问题。项目将前沿的提示词技术,如Manager风格提示、角色人设、元提示等,以DSpy的模块化方式实现,提供可复用的代码示例和最佳实践。核心能力包括:集成多种高级提示策略,支持通过DSpy的编程接口进行提示词优化与自动评估,帮助开发者快速构建更可靠、更高效的LLM应用。项目目前处于早期阶段,代码结构清晰,适合作为学习DSpy和高级提示词技术的参考。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 61

核心亮点

  • 系统化封装了Manager、角色人设、元提示等前沿提示技术,开箱即用
  • 基于DSpy框架,可编程化优化提示词,支持自动评估与迭代
  • 代码示例丰富,便于开发者快速理解并集成到自己的项目中

不足之处

  • 项目处于早期,星标少,文档和社区支持待观察
  • 依赖DSpy框架,对不熟悉该框架的开发者有一定学习门槛

适用场景

  • 需要系统化设计复杂提示词的LLM应用开发
  • 希望利用DSpy进行提示词自动优化的研究或产品原型
  • 作为学习高级提示词技术和DSpy框架的教程资源

替代项目

DSPy、LangChain、Promptimize

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