学习 DSPy：概述

DSPy 提供了一个非常小的 API，你可以快速学习。然而，构建一个新的 AI 系统是一个更开放的迭代开发过程，在这个过程中，你需要组合 DSPy 的工具和设计模式，以优化 你的 目标。在 DSPy 中构建 AI 系统有三个阶段：

1) DSPy 编程。 这一阶段是关于定义你的任务、其约束条件，探索一些示例，并利用这些信息来指导你的初始 pipeline 设计。

2) DSPy 评估。 一旦你的系统开始工作，这个阶段你就需要收集一个初步的开发数据集，定义你的 DSPy 指标，并利用这些系统地迭代你的系统。

3) DSPy 优化。 一旦你有了评估系统的方法，你就可以使用 DSPy 优化器来调整程序中的 prompt 或权重。

我们建议按照这个顺序学习和应用 DSPy。例如，使用设计不当的程序或糟糕的指标来启动优化运行是低效的。