用途：DSPy 提供声明式 LLM 编程方式，用类型化签名描述输入输出结构，用模块组合成程序，并用优化器自动调优提示。
主要能力：签名（Signature）定义 A→B 的输入输出结构，支持内联、类式及 Pydantic 类型化写法；模块（Module）将签名提升为可执行程序，包括 Predict、ChainOfThought、ProgramOfThought、ReAct 等；模块可顺序组合（如 RAG、多跳检索）或并行组合；优化器（BootstrapFewShot、MIPROv2、COPRO）可编译模块以改进实现；提供 dspy.Assert 约束输出，以及 Evaluate 评估框架。
使用方式：安装 pip install dspy-ai；用 dspy.LM 配置模型并 dspy.configure(lm=lm)；定义签名与模块，调用 forward 执行；用优化器 compile 传入 trainset 进行调优；用 Evaluate 计算指标。
适用场景：构建检索增强生成、多跳推理、结构化输出、带工具调用等 LLM 流水线，并希望自动化提示优化与类型安全。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围及性能数据；部分示例（如 eval 计算器）仅为演示，实际使用需注意安全与合规。