第三章：DSPy 编程实践

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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。数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练 LM，验证集用于调整超参数，测试集用于评估最终性能。示例：问答数据集准备假设我们要构建一个基于 DSPy 的问答系统。我们需要一个包含问题和对应答案的数据集。 3.