DSPy 高效用法 8 条

在「智能体与自动化」类工具里，DSPy 的定位是：斯坦福开源的「编程而非提示」大模型框架。

这些技巧适合已经会基本操作、想进一步提效的用户。

8 条进阶用法

同一任务准备 5 份测试材料，改设置后统一复测。
把固定的背景和规则保存为预设或模板，避免每次重复输入。
给一个你满意的样例，让它模仿结构而不是复制内容。
要求输出「不确定清单」，把需要人工核实的地方单独列出。
遇到瓶颈时，用 LangChain 做一次对照，判断是工具问题还是用法问题。
先要大纲或计划，再要全文，复杂任务分两到三步完成。
把「工作流（Workflow）」等关键设置弄清楚再调参。
长材料分段处理，每段完成后再要一份汇总。

示例：分步完成的写法

多步骤调研任务

准备材料：一个需要多来源信息的问题。

围绕【主题】做调研：先列出调研计划，再分别检索，最后输出带来源的报告。每个结论注明来源链接，来源之间矛盾时并列呈现。

交付前确认：矛盾信息被并列呈现。

延伸练习

知识库问答机器人

适用情况：手头有一批产品文档和 FAQ 时。

用这些文档搭建问答机器人：回答只基于文档，找不到答案时回复「这个问题我需要转给同事」，并记录未解决问题供每周补充文档。

检查点：答不出时不编造。

线索整理流程

输入：每天从表单收到的客户咨询。

搭建一个流程：新表单提交后，AI 判断咨询类型（报价 / 售后 / 合作 / 其他），提取联系人和需求摘要写入表格，报价类自动通知销售群。分类不确定时标记为「待人工」。

验收标准：不确定的情况进入人工。

竞品信息周报

准备材料：5 个竞品的公开网站或博客。

每周一自动抓取这些竞品页面的更新，让 AI 对比上周内容，输出「新增功能 / 价格页面变化 / 新发布文章」三段摘要，并附原始链接。

交付前确认：每条变化都附链接。

常见问题：输出格式不稳定

要求结构化输出并做格式校验，不合格时重试。

常见问题：误发消息给客户

对外发送前加人工审批节点，测试环境与正式环境分开。

常见问题：智能体陷入循环

设置最大步数和超时，关键步骤改为固定工作流。

概念补充：工具调用

模型调用外部 API 或函数完成动作的能力。

概念补充：智能体（Agent）

由模型自主决定步骤和工具调用，灵活但需要更多护栏。

适合人群：软件工程师

软件工程师可以用 DSPy 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 DSPy 处理岗位描述撰写、面试题与评估表等工作。需要注意：简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。

适合人群：电商运营

电商运营可以用 DSPy 处理商品详情与主图、活动方案与客服话术等工作。需要注意：商品参数和促销规则必须与后台一致，避免虚假宣传。

注意事项

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 DSPy 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。