منصوبے کے بارے میں

DSPy (Declarative Self-improving Python) اسٹینفورڈ NLP کا ایک فریم ورک ہے جو فاؤنڈیشن ماڈلز کو پرامپٹ کرنے کے بجائے پروگرامنگ کے لیے ہے۔ ہاتھ سے نازک پرامپٹس بنانے کی بجائے، ڈویلپرز جامع Python کوڈ لکھتے ہیں اور DSPy کو اپنے زبان کے ماڈل پروگراموں کے پرامپٹس اور وزن بہتر بنانے دیتے ہیں۔ یہ پروجیکٹ ماڈیولر AI نظام کی ترقی پر مرکوز ہے، جس میں سادہ درجہ بندی کرنے والے، جدید retrieval-augmented generation (RAG) پائپ لائنز، اور ایجنٹ لوپس کے لیے معاونت شامل ہے۔ اس کا بنیادی خیال اعلانیہ پروگرامنگ ہے: آپ مطلوبہ رویے اور ڈیٹا کے بہاؤ کو بیان کرتے ہیں، اور DSPy اعلیٰ معیار کے نتائج فراہم کرنے کے لیے بنیادی ماڈل کے تعاملات کو مرتب اور ترتیب دیتا ہے۔ انسٹالیشن pip کے ذریعے ہے (`pip install dspy`)، یا براہ راست GitHub کی main برانچ سے۔ دستاویزات dspy.ai پر موجود ہیں، اور یہ پروجیکٹ مدد اور شراکت کے لیے ایک Discord کمیونٹی بھی چلاتا ہے۔ README میں فریم ورک کے تحت موجود تحقیقی مقالوں کی ایک فہرست بھی دی گئی ہے، جن میں GEPA (reflective prompt evolution)، ملٹی سٹیج LM پروگراموں کے لیے ہدایات اور مظاہرے کو بہتر بنانا، اعلانیہ LM کالز کو خود بہتر بنانے والی پائپ لائنز میں مرتب کرنا، پرامپٹ آپٹیمائزیشن کے ساتھ فائن ٹیوننگ، خود بخود بہتر کیے گئے تربیتی ہائپر پیرامیٹرز، ویکیپیڈیا جیسے مضامین کی تحریر، انتہائی ملٹی لیبل درجہ بندی، DSPy دعوے، اور Demonstrate-Search-Predict شامل ہیں۔ تعلیمی استعمال کے لیے حوالہ جات کی معلومات فراہم کی گئی ہیں۔