目录 项目简介概述时间kaggle地址主要工作和收获技术栈数据集模型表现 未来项目说明思路和原则为什么不把现在的项目做深一点？博客风格转变 bug修复版本兼容问题 项目简介 概述 本项目简要介绍了如何使用 DSPy 构建一个简单的 RAG 管道，且利用了托管在 Hugging Face 上的 Gemma LLM模型 和 Weaviate 向量数据库。 时间 2024.09

几个月前，我清楚地记得，Prompt Engineering 还是热门话题。就业市场上充斥着提示工程师的岗位，仿佛这是未来的必备技能。 然而，现在情况已经大不相同了。提示工程并不是一门艺术或科学，更像是“聪明的汉斯”现象——人类为系统提供了必要的背景，以便系统能更好地作出回应。甚至还有人撰写了书籍或博客，如《前50个提示：充分利用 GPT》等等。 但事实证明，没有一种提示或策略能够解决所有类型

大家好，本文将介绍如何运用LlamaIndex和DSPy这两个工具来构建和优化检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统。通过这两个框架的无缝结合，不仅能够简化开发过程，还能显著提高RAG系统的整体性能。接下来，将详细解析LlamaIndex与DSPy如何高效协同，带来1+1>2的效果。 1.LlamaIndex LlamaIndex 是用于构

如本瓜在此前的文章中提到过，Prompt 工程已经不中用了，没有人愿意废那么大的劲来学习如何结构化提问，大家想要的就是傻瓜式提问，但是大模型的回答还是精准的、合意的； 后来，大兴 RAG 技术，做专业化的本地知识库，但是这个本地库的成本只能说是更高，如果有专业的库直接来用还行，要不然自建库、清洗数据等等，费了九牛二虎之力，那还要大模型啥事？ 所以有人才说2023年大模型百模大战是原子弹，202

引言 在人工智能的世界里，大型语言模型（LLM）正变得越来越聪明，但要让它们真正为我们工作，我们还需要一些助手。Dify的Agent和DSPy就是这样的助手，它们帮助AI更懂我们的需求。今天，我们就用简单的语言来聊聊这两个概念。 Dify的Agent：AI的智能助手 想象一下，你有了一个超级助手，它可以帮你规划任务、查找信息、甚至设计logo。Dify的Agent就是这样的存在。它使用AI的

原文：intro-to-dspy-goodbye-prompting-hello-programming 2024 年 2 月 27 日 DSPy框架如何通过用编程和编译代替提示来解决基于LLM的应用程序中的脆弱性问题。 目前，使用大型语言模型(LLMs)构建应用程序不仅复杂而且脆弱。典型的pipelines通常使用prompts来实现，这些prompts是通过反复试验手工制作的，因为L