عن المشروع

DSPy (Declarative Self-improving Python) هو إطار عمل من Stanford NLP لبرمجة النماذج الأساسية بدلاً من مطالبتها. فبدلاً من كتابة استدلالات هشة يدويًا، يكتب المطورون كود بايثون تركيبيًا ويتركون DSPy لتحسين الاستدلالات والأوزان لبرامج نماذج اللغة الخاصة بهم. يستهدف المشروع تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المعيارية، مع دعم المصنفات البسيطة وخطوط أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) المتطورة وحلقات الوكلاء. فكرته الأساسية هي البرمجة التصريحية: تصف السلوك المرغوب وتدفق البيانات، ويقوم DSPy بتجميع وضبط تفاعلات النموذج الأساسية لتقديم مخرجات عالية الجودة. التثبيت يتم عبر pip (`pip install dspy`) أو مباشرة من الفرع الرئيسي على GitHub. الوثائق مستضافة على dspy.ai، ويحتفظ المشروع بمجتمع Discord للمساعدة والمساهمات. يسرد ملف README أيضًا سلسلة من الأوراق البحثية التي يقوم عليها الإطار، بما في ذلك أعمال حول GEPA (تطور الاستدلالات التأملي)، وتحسين التعليمات والبراهين لبرامج نماذج اللغة متعددة المراحل، وتجميع استدعاءات نماذج اللغة التصريحية في خطوط أنابيب ذاتية التحسين، والضبط الدقيق المقترن بتحسين الاستدلالات، والمعلمات الفائقة للتدريب المحسّنة تلقائيًا، وكتابة المقالات بأسلوب ويكيبيديا، والتصنيف متعدد التسميات المتطرف، وتأكيدات DSPy، وDemonstrate-Search-Predict. يتم توفير معلومات الاستشهاد للاستخدام الأكاديمي.