用途：DSPy 用于以声明式方式编写语言模型程序，把提示词工程转为可组合、可优化的模块化流程，适合构建多组件 AI 系统、RAG、智能体与分类器。
主要能力：签名（Signature）定义输入输出结构，支持内联写法与类写法；模块包括 dspy.Predict、dspy.ChainOfThought、dspy.ReAct、dspy.ProgramOfThought；优化器包括 BootstrapFewShot、MIPRO、BootstrapFinetune，可基于训练数据自动改进提示；支持自定义指标与 Evaluate 评估，支持保存和加载优化后的模型。
使用方式：安装可用 pip install dspy，开发版为 pip install git+https://github.com/stanfordnlp/dspy.git，也可按提供方安装如 pip install dspy[openai]、dspy[anthropic]、dspy[all]。配置模型示例：lm = dspy.Claude(model="claude-sonnet-4-5-20250929")，再 dspy.settings.configure(lm=lm)。支持 OpenAI、Anthropic、Ollama 本地模型及多模型切换。
适用场景：需要系统化提升提示效果、构建多阶段流水线、RAG 检索重排、自一致性、结构化输出与断言驱动优化时适用。
限制：学习曲线中等偏高；优化通常需要训练数据或可生成数据；资料未提供具体收费、价格与平台支持细节。