DSpY（常写作 DSPy，全称 DSP Optimizer）是由斯坦福大学 DSP 团队 开发的开源提示工程框架，核心目标是让大语言模型（LLM）自动生成、筛选和优化最优提示策略，无需人工手动设计复杂的提示模板（如 Medprompt 的手动组合策略），是一套 "用 LLM 自身优化 LLM 推理效果" 的端到端解决方案。
简单来说：Medprompt 是 "人工设计的高效提示策略"，而 DSpY 是 "自动化生成 / 优化提示的工具框架"------ 前者是 "具体的方法"，后者是 "能自动找到最优方法的工具"。
一、核心定位与特性
1. 核心价值
解决传统提示工程的痛点：人工设计提示模板耗时耗力、效果依赖经验、难以适配复杂任务；DSpY 通过自监督迭代 + 模块化设计，让模型自主学习最优提示逻辑，大幅降低人工干预成本。
2. 关键特性
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 自动化提示生成 | 无需手动写提示模板，框架自动生成、筛选、迭代最优提示（包括少样本示例、思维链模板等） |
| 模块化设计 | 将提示工程拆解为可复用的基础模块（检索、生成、评估），支持自由组合适配不同任务 |
| 自监督优化 | 用模型自身的输出作为反馈，迭代优化提示策略（比如用 LLM 评估自己生成的回答质量，再调整提示） |
| 多模型适配 | 兼容 GPT-4/Claude/LLaMA/Mistral 等主流大模型，无需针对单一模型定制 |
| 低代码门槛 | 只需定义任务的 "输入输出格式"，无需编写复杂的提示逻辑，框架自动完成优化 |
二、核心组件与工作流程
1. 核心组件
DSpY 将提示工程拆解为 3 类核心模块，可灵活组合：
- Signature（签名） ：定义任务的输入输出格式（核心，相当于 "任务说明书"）。比如网络安全任务的 Signature 可定义为：
输入：网络安全问题 → 输出：推理链 + 攻击/漏洞类型。 - Module（功能模块） ：基础执行单元，常见的有：
Retrieve：检索与问题相关的背景信息（对应 Medprompt 的 "动态少样本选择"）；Generate：根据提示生成回答（对应 Medprompt 的 "自生成思维链"）；Evaluate：评估生成结果的质量（比如判断回答是否准确、推理链是否完整）。
- Optimizer（优化器） ：核心驱动，自动迭代优化提示策略，常见的有：
BootstrapFewShotOptimizer：优化少样本提示的示例选择（替代 Medprompt 的手动少样本选择）；ChainOfThoughtOptimizer：自动生成最优的思维链（CoT）提示模板；Promptagator：迭代优化提示的措辞和逻辑。
2. 典型工作流程（以网络安全攻击识别为例）
无需手动构建样本库或设计提示模板，只需定义任务目标，DSpY 会自动完成以下步骤：
步骤1：定义任务Signature
→ 比如：输入=网络安全问题，输出=推理链+攻击类型
步骤2：初始化模块
→ Generator（用GPT-4生成回答）+ Evaluator（用GPT-4评估回答准确性）
步骤3：优化器自动工作
→ ① 生成少量初始提示示例；② 用Evaluator评估示例效果；③ 筛选最优示例和提示逻辑；④ 迭代优化
步骤4：输出最终结果
→ 用优化后的提示处理新问题，自动生成高质量推理链+答案三、DSpY vs Medprompt（核心对比）
由于你此前关注 Medprompt，通过对比更易理解两者的定位差异：
| 对比维度 | DSpY | Medprompt |
|---|---|---|
| 核心定位 | 开源提示工程框架（自动化工具） | 特定提示策略（手动设计的组合技巧） |
| 核心逻辑 | 让模型自动生成 / 优化提示，自监督迭代 | 人工组合 "动态少样本 + 自生成 CoT + 选项洗牌" |
| 人工干预 | 低（仅需定义任务目标） | 高（需手动构建样本库、设计提示模板） |
| 适用场景 | 通用复杂任务（问答、摘要、代码、推理等，可自定义） | 以医学为主的专业问答（可迁移到其他领域，但需手动适配） |
| 灵活性 | 高（模块化组合，适配任意任务） | 中（仅适配 "问答 + 选项" 类任务） |
| 上手成本 | 低（无需提示工程经验） | 高（需理解提示策略的底层逻辑） |
四、实际应用示例（网络安全场景）
以下是用 DSpY 解决 "识别网络攻击类型" 的极简代码示例（核心逻辑）：
# 1. 导入DSpY核心库
import dspy
from dspy.optimizers import BootstrapFewShotOptimizer
# 2. 配置模型（以GPT-4为例）
gpt4 = dspy.OpenAI(model='gpt-4o', api_key='你的API密钥')
dspy.settings.configure(lm=gpt4)
# 3. 定义任务Signature（输入输出格式）
class AttackDetection(dspy.Signature):
"""识别网络攻击类型，需输出详细推理链"""
question = dspy.InputField(desc="网络安全问题")
reasoning_chain = dspy.OutputField(desc="详细推理链，含特征分析、排除逻辑")
attack_type = dspy.OutputField(desc="具体攻击类型")
# 4. 定义生成模块（根据Signature生成回答）
class AttackDetector(dspy.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.generate_answer = dspy.ChainOfThought(AttackDetection) # 自动生成思维链
def forward(self, question):
return self.generate_answer(question=question)
# 5. 初始化优化器（自动优化少样本提示）
optimizer = BootstrapFewShotOptimizer(
metric=lambda pred, gold: pred.attack_type == gold.attack_type, # 评估标准：攻击类型准确
max_bootstrapped_demos=3, # 自动生成3个最优示例
)
# 6. 少量原始样本（无需手动写思维链）
train_data = [
dspy.Example(question="服务器收到大量SYN包无ACK响应，资源耗尽", attack_type="SYN洪水攻击").with_inputs("question"),
dspy.Example(question="钓鱼邮件附件触发文件加密，弹出勒索提示", attack_type="勒索病毒攻击").with_inputs("question"),
]
# 7. 自动优化提示策略
optimized_detector = optimizer.compile(AttackDetector(), trainset=train_data)
# 8. 处理新问题（自动生成推理链+答案）
new_question = "员工点击钓鱼邮件后，主机向外发送大量未知流量，文件被加密"
result = optimized_detector(question=new_question)
# 输出结果
print("推理链：", result.reasoning_chain)
print("攻击类型：", result.attack_type)输出结果（自动生成，无需手动设计提示）：
推理链： 1. 特征分析：核心触发条件为钓鱼邮件附件，核心现象为文件加密+向外发送未知流量；2. 排除逻辑：SYN洪水攻击无文件加密特征，SQL注入无邮件触发和文件加密特征，挖矿病毒仅CPU占用高无加密；3. 结论：符合勒索病毒攻击的核心特征（钓鱼触发、文件加密、异常流量）。
攻击类型： 勒索病毒攻击