2025/9/1大约 4 分钟
第 1 章：DSPy 入门基础
学习目标：
- 理解DSPy的核心理念和设计哲学
- 掌握DSPy与传统提示工程的区别
- 了解DSPy的架构组件和工作流程
- 配置DSPy开发环境
- 运行第一个DSPy程序
简要说明：本章将介绍DSPy框架的基本概念，学习如何从传统的提示工程转向程序化的语言模型编程。
第 2 章：DSPy 核心概念和组件
学习目标：
- 掌握DSPy的签名（Signature）机制
- 理解模块（Module）的概念和用法
- 学习预测器（Predictor）的工作原理
- 了解DSPy中的数据类型和结构
- 掌握基本的输入输出处理
简要说明：深入学习DSPy的核心抽象概念，理解如何使用签名、模块和预测器构建语言模型程序。
第 3 章：DSPy 预测器详解
学习目标：
- 学习Chain of Thought (CoT)预测器
- 掌握Retrieve预测器的使用
- 理解ChainOfThoughtWithHint预测器
- 探索ReAct预测器的应用
- 自定义预测器的创建方法
简要说明：全面学习DSPy提供的各种预测器模块，掌握不同预测器的适用场景和配置方法。
第 4 章：DSPy 优化器和编译
学习目标：
- 理解DSPy编译过程的工作机制
- 学习Bootstrap Few-Shot优化器
- 掌握LabeledFewShot优化器的使用
- 探索COPRO优化器的功能
- 理解优化器的评估和调优策略
简要说明：学习DSPy的自动优化机制，掌握如何使用不同的优化器来提升程序性能。
第 5 章：检索增强生成 (RAG) 与DSPy
学习目标：
- 在DSPy中实现检索增强生成
- 配置和使用向量数据库
- 设计检索策略和评估指标
- 构建多跳检索系统
- 优化检索和生成的协同效果
简要说明：学习如何在DSPy框架中构建高效的检索增强生成系统，实现知识密集型任务的处理。
第 6 章：DSPy 数据处理和评估
学习目标：
- 掌握DSPy中的数据集处理方法
- 学习评估指标的定义和使用
- 实现自定义评估函数
- 进行模型性能对比分析
- 设计A/B测试框架
简要说明：学习DSPy中的数据处理流程，掌握如何设计合适的评估体系来衡量程序性能。
第 7 章：多步推理和复杂任务分解
学习目标：
- 设计多步推理的DSPy程序
- 实现任务分解和子任务协调
- 构建条件执行和分支逻辑
- 学习错误处理和异常恢复
- 优化复杂推理链的性能
简要说明：学习如何使用DSPy构建复杂的多步推理系统，处理需要分解和协调的复杂任务。
第 8 章：DSPy 与语言模型集成
学习目标：
- 配置不同的语言模型后端
- 学习OpenAI、Claude、本地模型的集成
- 实现多模型协作和切换
- 掌握模型配置和参数调优
- 理解模型选择策略
简要说明：学习如何在DSPy中集成和管理不同的语言模型，实现灵活的模型选择和调用。
第 9 章：DSPy 高级模式和技巧
学习目标：
- 实现程序合成和自动编程
- 学习元学习和few-shot学习技巧
- 掌握提示优化的高级策略
- 探索self-consistency和投票机制
- 实现动态提示生成
简要说明：探索DSPy的高级使用模式，学习程序合成、元学习等前沿技术的应用。
第 10 章：DSPy 生产环境部署
学习目标：
- 设计DSPy应用的架构模式
- 实现缓存和性能优化
- 配置监控和日志系统
- 处理并发和扩展性问题
- 部署和维护最佳实践
简要说明：学习如何将DSPy程序部署到生产环境，掌握性能优化、监控和维护的关键技术。
第 11 章：DSPy 案例研究和应用场景
学习目标：
- 分析问答系统的DSPy实现
- 构建文本摘要和内容生成系统
- 实现代码生成和程序修复
- 设计对话系统和聊天机器人
- 探索多模态任务的处理方法
简要说明：通过具体的应用案例学习DSPy在不同领域的实践应用，掌握问题分析和解决方案设计。
第 12 章：实战项目：智能知识问答系统
学习目标：
- 设计端到端的知识问答架构
- 实现多源数据的检索和融合
- 构建复杂推理和事实验证机制
- 优化系统性能和用户体验
- 部署完整的生产级应用
简要说明：通过构建一个完整的智能知识问答系统，综合运用DSPy的各种技术和最佳实践。