DSPy

DSPy es un framework de código abierto para programar —en lugar de hacer prompting— modelos de lenguaje. DSPy te permite construir agentes modulares e interpretables impulsados por LLM usando funciones de Python, módulos estructurados y firmas declarativas, facilitando la composición, depuración y despliegue confiable de aplicaciones de modelos de lenguaje.

Con DSPy en Actana, puedes:

• Ejecutar predicciones personalizadas: conecta tu servidor DSPy autoalojado e invoca endpoints de predicción para una variedad de tareas de lenguaje natural.
• Razonamiento Chain of Thought y ReAct: aprovecha módulos avanzados de DSPy para razonamiento paso a paso, diálogos de múltiples turnos y bucles de acción-observación.
• Integrar con tus flujos de trabajo: automatiza predicciones y razonamiento de LLM como parte de cualquier rutina de automatización o agente de Actana.
• Proporcionar endpoints y contexto personalizados: llama de forma flexible a tus propias APIs impulsadas por DSPy con autenticación, endpoints, campos de entrada y contexto personalizados.

Estas características permiten que tus agentes de Actana accedan a programas modulares e interpretables basados en LLM para tareas como respuesta a preguntas, análisis de documentos, soporte de decisiones y más, donde tú mantienes el control del modelo, los datos y la lógica.

Instrucciones de uso

Integra con tus programas DSPy autoalojados para predicciones impulsadas por LLM. Soporta agentes Predict, Chain of Thought y ReAct. DSPy es el framework para programar —no hacer prompting— modelos de lenguaje.

Herramientas

dspy_predict

Ejecuta una predicción usando un endpoint de programa DSPy autoalojado

Entrada

Salida

dspy_chain_of_thought

Ejecuta una predicción de cadena de pensamiento usando un endpoint de programa DSPy ChainOfThought auto-alojado

Entrada

Salida

dspy_react

Ejecuta un agente ReAct usando un endpoint de programa DSPy ReAct auto-alojado para razonamiento y acción de múltiples pasos

Entrada

Salida