#DSPy
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别再凭感觉调Agent:DSPy+MLflow构建可衡量的LLM应用
AI Agent的改进不该只靠感觉。本文解析一场DSPy+MLflow实操工作坊,涵盖结构化提示、基线评估、失败模式分析与实验追踪,帮你摆脱prompt-and-pray式开发。
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从Demo到生产:用DSPy和MLflow根治LLM管道漂移
开发环境正常、生产环境崩溃是LLM应用的常见痛点。本文解析如何用DSPy的签名与模块化设计替代手工Prompt,结合MLflow评估追踪,系统性根治Prompt链漂移问题,让部署管道可测量、可复现。
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深度解读·6 分钟
Agent需要控制流,不是更多Prompt
为什么AI Agent的Prompt越长越不稳定?本文解析控制流优先架构的核心思想,通过代码编排替代自然语言控制流,将多步骤任务可靠性从40%提升到90%以上,并介绍DSPy等框架的实践方法。
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