Guida gli utenti che desiderano ottimizzare le proprie richieste LLM. Interagiremo con loro, comprendendo i loro set di dati e i requisiti del selezionatore e infine scrivendo il codice DSPy per ottimizzare i loro prompt (utilizzando un'implementazione personalizzata dell'algoritmo GEPA).
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Fonte: raveeshbhalla/dspy-gepa-logger.
Prompt optimization is the process of improving the quality of prompts used in language models. It is often done manually, but increasingly their are frameworks (such as DSPy) being used to use LLMs to do this.
In essence, the process involves the user providing a dataset and a grader or reward model to judge an LLM's output. A prompt's performance on the dataset is measured, the gaps in in its performance identified, and a new prompt is then proposed and tested. This runs in a loop until an end state is reached.
GEPA (which stands for GEnetic PAreto) is a prompt optimization algorithm that follows the process above. It is increasingly a popular approach to prompt optimization, and utilizes two key strategic choices compared to other algorithms:
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/raveeshbhalla/dspy-gepa-logger --skill gepa-demoGuida gli utenti che desiderano ottimizzare le proprie richieste LLM. Interagiremo con loro, comprendendo i loro set di dati e i requisiti del selezionatore e infine scrivendo il codice DSPy per ottimizzare i loro prompt (utilizzando un'implementazione personalizzata dell'algoritmo GEPA). Fonte: raveeshbhalla/dspy-gepa-logger.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/raveeshbhalla/dspy-gepa-logger --skill gepa-demo Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/raveeshbhalla/dspy-gepa-logger