DSPy Examples：展示DSPy功能的实用示例

综合介绍

DSPy示例代码库是一个由Langtrace AI团队维护的GitHub代码库，展示了使用DSPy构建的各种AI程序示例。该代码库旨在通过实际示例展示DSPy的多种功能，帮助开发者更好地理解和应用DSPy进行AI程序开发。代码库结构清晰，每个示例程序都包含详细的代码和数据集，便于用户学习和参考。

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功能列表

• 示例程序集合：包含多个使用DSPy构建的AI程序示例。
• 程序结构清晰：每个示例程序都包含数据集、主程序逻辑和运行入口文件。
• 多程序协作：部分示例展示了多个DSPy程序协同工作的复合系统。
• 贡献指南：提供详细的贡献指南，鼓励用户参与代码库的改进。
• MIT许可证：代码库采用MIT许可证，允许自由使用和修改。

使用帮助

安装流程

1. 克隆代码库：在终端中运行以下命令克隆代码库：

   git clone https://github.com/mbakgun/dspy-examples.git

2. 进入目录：进入克隆的代码库目录：

   cd dspy-examples

3. 安装依赖：使用pip安装所需的依赖：

   pip install -r requirements.txt

使用示例程序

1. 导航到示例程序文件夹：根据需要选择一个示例程序，进入对应的文件夹。例如：

   cd src/example_program

2. 运行程序：执行run.py文件以运行示例程序：

   python run.py

主要功能操作流程

• 数据集准备：每个示例程序文件夹中包含一个dataset文件夹，存放程序所需的数据集。用户可以根据需要替换或修改数据集。
• 主程序逻辑：program.py文件包含示例程序的主要逻辑代码。用户可以阅读和修改此文件以了解程序的具体实现。
• 签名定义：signatures.py文件定义了程序中使用的签名。用户可以根据需要添加或修改签名。
• 复合系统：部分示例展示了多个DSPy程序协同工作的复合系统。在这种情况下，用户需要运行每个子程序的run.py文件。

贡献指南

1. 分叉代码库：在GitHub上点击Fork按钮分叉代码库。
2. 创建新分支：为您的功能或修复创建一个新分支：

   git checkout -b feature-branch

3. 提交更改：进行更改并提交：

   git add .
git commit -m "描述您的更改"

4. 推送更改：将更改推送到您的分叉库：

   git push origin feature-branch

5. 提交拉取请求：在GitHub上提交拉取请求，描述您的更改。