文档摘要

第三章：DSPy 编程实践 第三章：DSPy 编程实践 3.1 数据准备：构建高质量数据集 DSPy 应用的性能高度依赖于训练数据的质量。数据准备是至关重要的第一步。 数据收集： 收集与目标任务相关的多样化数据。考虑使用公开数据集、网络爬取、用户反馈等多种来源。 数据清洗： 清理噪声数据，例如重复项、不完整记录、错误格式等。 数据标注： 标注数据以提供 LM 学习的监督信号。这可能包括分类标签、实体标注、关系抽取等。 会员。《第三章：DSPy 编程实践》收录于灏天文库文集《DSPy》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号34010。

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