几个月前，我清楚地记得，Prompt Engineering 还是热门话题。就业市场上充斥着提示工程师的岗位，仿佛这是未来的必备技能。

然而，现在情况已经大不相同了。提示工程并不是一门艺术或科学，更像是“聪明的汉斯”现象——人类为系统提供了必要的背景，以便系统能更好地作出回应。甚至还有人撰写了书籍或博客，如《前50个提示：充分利用 GPT》等等。

但事实证明，没有一种提示或策略能够解决所有类型的问题。某些提示在特定情况下表现出色，但在更广泛的分析中却表现平平。

今天我们要讨论的是一种全新的方法：DSPY，它代表将声明性语言模型调用编译成自我改进的管道。这是斯坦福大学开发的一个框架，旨在通过编译器优化将 LLMs 视为模块，就像在 PyTorch 中处理抽象一样。这一框架开创了将语言模型转化为自我改进管道的新路径，超越了单一提示的局限性。

什么是提示工程

所谓提示词，说白了就是我们给大模型下发的指令，提示词写对了，大模型才能输出相应的结果，提示词写的越好，大模型输出的结果就越准确。提示词由下面的一个或多个要素组成：

• 指令（Instruction）：给模型下达指令，或者描述要执行的任务；

• 上下文（Context）：给模型提供额外的上下文信息，引导模型更好地响应；

• 输入数据（Input Data）：用户输入的内容或问题；

• 输出指示（Output Indicator）：指定输出的类型或格式

提示工程的作用

定义提示：提示工程是一种通过精心设计的文本输入（提示）来引导AI模型（如GPT-3和GPT-4）生成预期输出的技术。

这一过程涉及选择合适的词语、结构和上下文，以确保AI模型能够准确理解用户的需求并提供相关的回应。提示的设计可以直接影响生成内容的质量和准确性，是利用AI模型的关键步骤。

应用领域：提示工程在多个领域展现了强大的应用潜力，广泛应用于内容创作、编码辅助、数据分析、客户支持等各类任务。

通过提示工程，用户可以在没有深厚技术背景的情况下，高效利用AI的功能。例如，作家可以使用提示来生成创意文案，程序员可以利用AI模型辅助代码编写，数据分析师则可以通过提示快速获取数据洞察。提示工程使得AI技术更加普及和易用，降低了技术门槛，为各行业的创新提供了新途径。

提示工程的局限性

歧义和不一致性：传统的提示工程常常会因提示措辞的微小变化而导致输出结果的模棱两可或不一致。这种不稳定性使得在相同的任务中获得一致结果变得困难，尤其是在面对复杂或多层次的指令时。

缺乏上下文理解：AI 模型通常难以完全理解复杂或细微的指令上下文。这种局限性可能导致生成的输出偏离用户的预期，尤其是在涉及多重语义或需要深层次理解的场景下。

迭代试错的高成本：设计有效的提示往往需要通过反复的试错过程。这不仅耗费时间，还可能降低整体工作效率，使得在大规模或高频率的应用中难以保持一致的高效输出。

什么是 DSPy？

核心概念：DSPy，即深度语义提示，是一种先进的技术，它利用深度学习和语义理解来创建与 AI 模型的更强大和上下文感知的交互。

机制：与传统提示不同，DSPy 利用对语言和上下文的更深入理解，使 AI 系统能够做出更精确、更相关的响应。

DSPy 的工作原理

1. 语义嵌入

深度学习集成：DSPy 结合深度学习技术来生成语义嵌入，从而在多维空间中捕获单词和短语的含义和上下文。

提高理解力：这些嵌入使模型能够更准确地解释提示，同时考虑显式内容和隐含含义。

2.  情境适应

动态情境化：DSPy 系统动态适应对话或任务的情境，使用情境线索来完善和改进响应。

持续学习：系统不断从交互中学习，随着时间的推移增强了其提供相关和精确输出的能力。

3. 语义相似性和聚类

语义聚类：DSPy 使用语义聚类等技术对相似的提示和响应进行分组，从而在相似的查询中促进更一致和相关的输出。

相似性指标：它采用高级相似性指标来评估不同输入和输出之间的关系，确保响应在语义上与用户意图保持一致。

DSPy 的Python 实现

要在 Python 中实现 DSPy 框架，可以按照以下步骤进行。DSPy 是一个用于构建自我改进的语言模型管道的框架，其中每个语言模型调用都可以通过编译器进行优化。以下是一个简单的示例框架来实现 DSPy 的基本概念。

import torchfrom transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
class DSPyPipeline:def __init__(self, model_name="t5-small"):self.model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
def compile_prompt(self, prompt):"""编译提示，优化为模型可理解的格式。"""return self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
def optimize_pipeline(self, compiled_prompt, max_length=50):"""通过设置最大生成长度和其他参数来优化管道。"""return self.model.generate(input_ids=compiled_prompt["input_ids"],max_length=max_length,num_beams=5,early_stopping=True)
def execute_pipeline(self, prompt):"""执行整个 DSPy 管道，从编译提示到优化模型输出。"""compiled_prompt = self.compile_prompt(prompt)optimized_output = self.optimize_pipeline(compiled_prompt)return self.tokenizer.decode(optimized_output[0], skip_special_tokens=True)
# 使用示例pipeline = DSPyPipeline()prompt = "Translate the following English text to French: 'The weather is nice today.'"output = pipeline.execute_pipeline(prompt)print("Generated Output:", output)

随着传统提示工程的局限性越来越明显，DSPy成为人工智能与人类交互中一种有前途的新范式。

通过利用深入的语义理解，DSPy 提供了一种更强大、上下文感知和高效的方法来提示 AI 模型，为更复杂、更易于访问的应用程序铺平了道路。

随着这项技术的发展，它不仅有可能改变人工智能领域，而且有可能改变数字交互和自动化的更广泛领域。