Unknown · seit Oktober 2023 (Paper/erste DSPy-Version); ursprünglicher Vorläufer DSP Dezember 2022 · 2× · zuletzt 27. Sept. 2026
DSPy (Declarative Self-improving Python) ist ein von Stanford NLP entwickeltes Open-Source-Framework für die Programmierung statt manueller Prompt-Erstellung von Sprachmodellen. Statt starrer Prompt-Strings definieren Entwickler Signaturen (Ein-/Ausgabe-Spezifikationen) und Module in Python; Optimierer verbessern Prompts und Few-Shot-Beispiele automatisch anhand einer Metrik. Es unterstützt praktisch jeden LLM-Provider über die LiteLLM-Integration und wird typischerweise per pip installiert und lokal oder in eigenen Pipelines eingesetzt. Die Kernpublikation erschien im Oktober 2023, seither wird das Projekt aktiv unter der MIT-Lizenz weiterentwickelt.
Features
| Lizenz | MIT License |
| Plattform | Python-Framework/Bibliothek (pip-Paket 'dspy') |
| Preis | Kostenlos, Open Source (keine Lizenzgebühr) |
| Protokoll-Kompatibilität | OpenAI- und Anthropic-kompatible HTTP-Endpunkte via LiteLLM sowie MCP-Kompatibilität |
| Release-Datum | Oktober 2023 (Grundlagenpaper 'DSPy: Compiling Declarative Language Model Calls into Self-Improving Pipelines') |
| Unterstützte Modelle/Provider | Beliebige LLM-Provider über LiteLLM (u.a. OpenAI, Anthropic, Google, Azure, AWS Bedrock, Ollama, lokale Modelle) |