Making DSPy reliable: self-correcting, schema-validated LLM outputs with automatic prompt optimization
Позволяет обернуть LLM-шаг в Pydantic-схему, автоматически перезапрашивая модель при невалидном JSON, отсутствии поля или ошибке факта, до заданного числа попыток. Компилируется в стандартный DSPy-модуль, что даёт возможность оптимизировать промпты через DSPy-оптимизаторы на примерах, избавляя от ручной настройки.
Технологии: Python, Pydantic, DSPy, LLM API
Как применить
1. Протестировать на одном из текущих проектов (например, генерация JSON для локальных данных стоматологии) с локальной Ollama-моделью.; 2. Оценить прирост надёжности и сокращение времени на отладку промптов в сравнении с текущим подходом.; 3. При положительных результатах — внедрить в пайплайн автоматической генерации контента для клиентов, используя DSPy-оптимизацию для адаптации под каждую вертикаль.
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
DeepSeek v4
DeepSeek v4 — это мощная языковая модель с открытым API, совместимым с OpenAI и Anthropic.
OpenAI Just Released GPT-5.5. Here's What It Actually Does (and What It Costs You)
Новая версия языковой модели GPT-5.5 от OpenAI, представленная как фундаментально переработанная архитектура для сложных, многошаговых задач.
Run AI Models Locally with Ollama: Full Privacy, Zero Cost
Ollama — это открытая инструментальная программа для запуска больших языковых моделей (LLM) локально на собственном оборудовании.