Código abiertoAvanzado
DSPy
DSPy es un framework para programar modelos de lenguaje en lugar de promptearlos, componiendo pipelines modulares y optimizando automáticamente prompts y pesos. Desarrollado en Stanford, reemplaza la ingeniería de prompts frágil con programas reproducibles y testeables que se adaptan a distintos modelos y tareas.
Descripción general
"DSPy" es un recurso de tipo "Código abierto" seleccionado por AI Resource Hub, clasificado en la categoría Frameworks y adecuado para estudiantes de nivel Avanzado. Lo proporciona Stanford NLP, se actualizó por última vez el 2026-06-26 y tiene una puntuación editorial de 4.6/5 de nuestro equipo. Haz clic en "Visitar recurso" a la derecha para abrir la página original.
Etiquetas
DSPyOptimización de PromptsMarcoLLM
Características clave
- ▹Programa los LLM en lugar de escribir prompts a mano
- ▹Optimización automática de prompts
- ▹Módulos componibles y testeables
Ventajas
- +Prompting sistemático y verificable
- +Optimiza los prompts por ti
- +Convierte prompts en programas compilables y optimizables
Desventajas
- −Un modelo mental distinto al prompting manual
- −Exige un conjunto de evaluación sólido contra el que optimizar
- −La abstracción lleva tiempo de aprender
Preguntas frecuentes
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Detalles
- Precios
- Gratuito y open source
- Autor
- Stanford NLP
- Puntuación editorial
- ★ 4.6 / 5
- Última actualización
- 26 jun 2026