DSPy de Stanford es un marco para programar LLMs con módulos y optimizadores componibles que ajustan automáticamente los prompts en lugar de crearlos manualmente.
| Categoría | Marco LLM / RAG |
| Tipo | Marco de programación LLM |
| Licencia | MIT |
| Ejecuta localmente | Opcional en la nube |
| Construido con | Python |
| Nivel de habilidad | Avanzado |
| Mejor para | optimizando pipelines LLM de manera sistemática |
Otras herramientas de marcos llm / rag de código abierto que vale la pena comparar:
LangChainComponer cadenas, herramientas y agentes
LlamaIndexEl marco de datos para RAG
HaystackPipelines de producción para búsqueda y RAG
txtaiBase de datos de embeddings todo en uno
RAGFlowRAG de comprensión profunda de documentos
Semantic KernelMarco de agente empresarial de Microsoft
GraphRAGRAG que construye primero un gráfico de conocimiento
LiteLLMUna API para más de 100 proveedores de LLM
InstructorSalidas estructuradas confiables de LLMs
OutlinesGarantiza JSON válido y gramáticas
GuidanceIntercalar control y generación
LLMWareRAG empresarial con modelos pequeños especializados
FlashRankReordenamiento ultra-ligero para mejor RAG
Sentence TransformersLa forma estándar de hacer embeddings
RagasMide si tu RAG es bueno
PromptfooPruebas unitarias para tus avisos
LangfuseVe lo que realmente hizo tu aplicación LLM
PhoenixRastrea, evalúa y depura aplicaciones LLMDSPy es gratuito y de código abierto (licencia MIT), por lo que puedes usarlo, autoalojarlo y modificarlo sin costo alguno.
DSPy se puede usar localmente o en la nube dependiendo de tu configuración.
Las alternativas populares de código abierto incluyen LangChain, LlamaIndex, Haystack. Consulta las comparaciones anteriores para elegir.
Navega por el directorio completo de herramientas, modelos y proyectos de IA de código abierto, actualizado diariamente.
Navega todas las herramientas →