モデル、埋め込み、ベクトルストア、サードパーティ連携の標準インターフェースを備えた、LLMアプリケーションやエージェント構築用のPythonフレームワーク。
stanfordnlp/dspy
手作業でプロンプトを書く代わりに、モジュール型のコードとアルゴリズムでプロンプトや重みを最適化するPythonフレームワーク。
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- 最終コミット
- 16 時間前
これは何?
DSPyは、手作業でプロンプトを作るのではなく、合成可能なコードを書くことでAIシステムを構築するためのPythonフレームワークです。各言語モデル呼び出しの入力と出力をモジュールとして宣言し、それらを組み合わせて、分類器、検索拡張生成(RAG)パイプライン、エージェントループなどのタスク向けのパイプラインを作成できます。
このプログラミングモデルに加えて、DSPyには、ユーザーが定義した評価指標に基づいて、プログラムのプロンプトや、該当する場合は重みを調整するオプティマイザーが用意されています。目的は、プロンプトの文面を試行錯誤で調整するのではなく、LMの出力品質を体系的に改善できるものにすることです。プロジェクトはpipでインストールでき、ドキュメントはdspy.aiで公開されています。
主な機能
- 01LMの呼び出しをPythonモジュールとして宣言し、組み合わせてプログラムを構築できます。
- 02ユーザー定義の評価指標に基づいて、プロンプトや指示を最適化できます。
- 03RAGパイプラインやエージェントループを構築できます。
- 04pipでインストールでき、最新のmainブランチはGitHubから入手できます。
ユースケース
- ラベル付きの例を使って改善できるテキスト分類器の構築。
- 検索拡張型の質問応答パイプラインの作成。
- 手作業で管理していたプロンプト文字列を、バージョン管理やテストが可能なPythonコードに置き換えること。
クイックスタート
- 1
PyPIからDSPyをインストールする
pip install dspy - 2
使い始めるには、dspy.aiのドキュメントを読む
使う前に知っておきたいこと
- READMEでは使い方について外部ドキュメントを案内しているため、ここでのクイックスタートは簡潔です。
トピック
よくある質問
- dspy とは?
- 手作業でプロンプトを書く代わりに、モジュール型のコードとアルゴリズムでプロンプトや重みを最適化するPythonフレームワーク。 DSPyは、手作業でプロンプトを作るのではなく、合成可能なコードを書くことでAIシステムを構築するためのPythonフレームワークです。各言語モデル呼び出しの入力と出力をモジュールとして宣言し、それらを組み合わせて、分類器、検索拡張生成(RAG)パイプライン、エージェントループなどのタスク向けのパイプラインを作成できます。
- dspy は無料で使えますか?ライセンスは?
- dspy は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- dspy は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。dspy の最終コミットは 2026年10月19日 です。
- dspy は何に使えますか?
- ラベル付きの例を使って改善できるテキスト分類器の構築。 検索拡張型の質問応答パイプラインの作成。 手作業で管理していたプロンプト文字列を、バージョン管理やテストが可能なPythonコードに置き換えること。
- dspy のインストール方法は?
- PyPIからDSPyをインストールする: pip install dspy 使い始めるには、dspy.aiのドキュメントを読む
- dspy はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/stanfordnlp/dspy
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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