DSPy (Declarative Self-improving Python), framework open-source pornit la Stanford NLP, se descrie ca un framework pentru programarea, nu promptarea, modelelor de limbaj. În locul ‘Prompt Engineering’ scris de mână, programul se construiește din cod Python modular, iar algoritmii DSPy ajustează prompturile și, opțional, ponderile modelului.
Documentația DSPy pornește de la faptul că modele diferite răspund diferit la același prompt, iar o formulare care merge azi poate să nu mai meargă după o actualizare a modelului. DSPy separă logica programului (definită prin Signatures și Modules precum dspy.ChainOfThought sau dspy.ReAct) de optimizarea instrucțiunilor.
Optimizatorii (numiți teleprompters în versiunile vechi), precum GEPA, MIPROv2, SIMBA sau BootstrapFewShot, rulează programul pe un set de exemple, îl notează cu o metrică scrisă de tine și păstrează instrucțiunile, demonstrațiile sau, la BootstrapFinetune, ponderile care obțin scorul cel mai bun. Paginile secțiunii urmează DSPy 3.4.1 (octombrie 2026).