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。

单独用一个工具往往只解决一段问题,这篇讲怎么把它和上下游工具串起来。

推荐组合:DSPy + Salesforce Agentforce

Salesforce Agentforce 的定位是:Salesforce 的 AI 智能体平台,覆盖客服与销售。两者分工可以是:DSPy 负责「发票与单据提取」这一步,Salesforce Agentforce 负责接入客服渠道。

工作流步骤

  1. 明确交付物和验收标准,例如:低置信度字段留空。
  2. 准备输入:一批 PDF 发票或收据,先去掉敏感信息。
  3. 在 DSPy 中执行核心步骤(提示词见下文)
  4. 把结果交给 Salesforce Agentforce 做下一步处理,或从 Salesforce Agentforce 取得所需材料。
  5. 人工检查关键事实与格式,记录发现的问题。
  6. 把这次用到的提示词和设置保存为模板,下次复用。

发票与单据提取

准备材料:一批 PDF 发票或收据。

从这些单据中提取开票日期、金额、销售方名称和税号,输出为表格;任何字段识别置信度低时留空并标红,不要猜测。

验收标准:低置信度字段留空。

交接时最容易出问题的地方

  • 格式不兼容:两边导入导出的格式提前测试一次。
  • 信息丢失:每次交接附上来源和版本号。
  • 责任不清:约定哪一步由谁做最终确认。
  • 成本叠加:两个工具都可能计费,先估算用量。

如果暂时不想引入第二个工具,也可以先用 LangChain 等同类产品替代其中一环,跑通流程后再决定。

延伸练习

知识库问答机器人

输入:一批产品文档和 FAQ。

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。

多步骤调研任务

输入: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。

检查点:矛盾信息被并列呈现。

线索整理流程

准备材料: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」。

交付前确认:不确定的情况进入人工。

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。

常见问题:调用外部系统失败

增加重试和失败通知,记录请求参数便于排查。

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。

概念补充:可观测性

记录每一步输入输出与耗时,便于排查和评估。

概念补充:触发器

启动流程的事件,如新邮件、定时、表单提交。

适合人群:销售

销售可以用 DSPy 处理客户背景调研、跟进邮件与话术等工作。需要注意:客户数据按公司规定处理,报价和承诺以合同为准。

写在最后

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时,先确认 DSPy 的数据处理条款,再决定能否使用。

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。

延伸阅读