Introdução ao framework DSPy
Por que DSPy substitui prompts escritos manualmente por assinaturas declarativas.
Introdução ao framework DSPy é uma aula grátis de AI Prompt Engineering no CoddyKit. Esta é a aula 1 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de AI Prompt Engineering, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de AI Prompt Engineering inclui 4 aulas no total.
A fragilidade das instruções escritas manualmente
As instruções elaboradas manualmente são frágeis. Uma única mudança de palavra pode alterar drasticamente o comportamento do modelo, e o que funciona para GPT-4 muitas vezes falha no Claude ou no Gemini.
Profissionais de engenharia de instruções passam horas ajustando a redação, apenas para descobrir que as mudanças não se generalizam entre conjuntos de dados ou versões do modelo. Essa fragilidade é o principal problema que o DSPy resolve.
O que é o DSPy
DSPy (Python declarativo e autoaperfeiçoável) é uma estrutura de Stanford que trata a criação de instruções como um problema de compilação, e não como um trabalho artesanal.
Em vez de escrever: "Think step by step and answer the following question...", você declara o que deseja (uma signature) e deixa o DSPy descobrir como instruir o modelo para alcançar esse objetivo.
Instalando o DSPy
O DSPy está disponível no PyPI. Instale-o e configure um backend de modelo de linguagem para começar.
pip install dspy-ai
# Basic setup in Python
import dspy
# Configure the language model
lm = dspy.LM('openai/gpt-4o-mini', api_key='sk-...')
dspy.configure(lm=lm)
print('DSPy configured successfully')Ideia central: separar a lógica das instruções
Na elaboração tradicional de instruções, a lógica do programa e o texto da instrução ficam misturados. Se você quiser mudar a forma como o modelo raciocina, terá de reescrever a cadeia de texto da instrução.
O DSPy separa essas preocupações: você escreve a lógica em Python usando módulos, e o DSPy gera (e otimiza) automaticamente o texto real da instrução durante uma etapa de compilação.
signature: declarando a intenção
Uma signature no DSPy é uma declaração tipada de entradas e saídas. É o o que, não o como.
O DSPy usa a signature para construir uma instrução apropriada durante o compile — não é necessário que você faça engenharia de instruções.
import dspy
# Declare: given a question, produce an answer
class SimpleQA(dspy.Signature):
"""Answer questions with short factual responses."""
question: str = dspy.InputField()
answer: str = dspy.OutputField(desc='A concise factual answer')
# DSPy turns this declaration into a real prompt automatically
print(SimpleQA.__doc__)Módulos: blocos de raciocínio combináveis
O DSPy oferece módulos que implementam padrões comuns de raciocínio. Você os utiliza como camadas do PyTorch e os combina em programas maiores.
dspy.Predict— predição diretadspy.ChainOfThought— adiciona etapas de raciocíniodspy.ReAct— raciocínio + uso de ferramentas
import dspy
class SimpleQA(dspy.Signature):
"""Answer questions with short factual responses."""
question: str = dspy.InputField()
answer: str = dspy.OutputField()
# Three different module strategies for the same signature
predict_module = dspy.Predict(SimpleQA)
cot_module = dspy.ChainOfThought(SimpleQA)
# Call just like a function
result = predict_module(question='What is the capital of France?')
print(result.answer)O que a compilação faz
Compilação é o processo no qual o DSPy otimiza as instruções do seu programa usando um conjunto de treinamento e uma função de métrica.
Antes da compilação: o DSPy usa uma instrução padrão básica. Depois da compilação: o DSPy encontra exemplos de poucos exemplos, instruções melhores ou demonstrações de raciocínio passo a passo que maximizam sua métrica. As instruções otimizadas são salvas e reutilizadas durante a inferência.
Um programa mínimo em DSPy
Aqui está um programa mínimo completo em DSPy: uma signature, um módulo e uma chamada. Não há nenhuma cadeia de texto de instrução escrita.
import dspy
# 1. Configure LM
lm = dspy.LM('openai/gpt-4o-mini', api_key='sk-...')
dspy.configure(lm=lm)
# 2. Define signature
class Summarize(dspy.Signature):
"""Summarize text into one sentence."""
text: str = dspy.InputField()
summary: str = dspy.OutputField()
# 3. Create module
summarizer = dspy.Predict(Summarize)
# 4. Use it
result = summarizer(text='DSPy is a framework for programming language models.')
print(result.summary)DSPy versus engenharia tradicional de instruções
A principal diferença filosófica:
- Tradicional: você escreve o texto da instrução → o modelo o executa → você ajusta o texto manualmente
- DSPy: você escreve a lógica em Python → o otimizador encontra o melhor texto de instrução → o modelo executa a instrução otimizada
O DSPy trata as instruções como detalhes de implementação que um compilador deve gerenciar, assim como um compilador transforma Python em código de bytes.
Quando vale a pena usar o DSPy
O DSPy é especialmente útil quando você tem:
- Uma métrica clara para otimizar (precisão, F1, avaliação do usuário)
- Um conjunto de treinamento com exemplos (até mesmo 20 a 50 são suficientes)
- Um fluxo com múltiplas etapas de raciocínio que interagem
Para instruções simples e pontuais, a sobrecarga do DSPy não compensa. Para fluxos de LLM em produção com objetivos mensuráveis, ele é transformador.
Visão geral do ecossistema do DSPy
O DSPy não é apenas uma camada de API — é um ecossistema completo:
- Assinaturas: declaram entrada/saída
- Módulos: estratégias de raciocínio
- Otimizadores: BootstrapFewShot, MIPRO, COPRO
- Avaliação: estrutura integrada de avaliação
- Asserções: restringem as saídas de forma declarativa
Você explorará cada um desses recursos nas próximas lições deste curso.
Verificação de conhecimento: conceito central do DSPy
De que maneira principal o DSPy difere da escrita manual de instruções?
Recapitulação: fundamentos da estrutura DSPy
O DSPy resolve a fragilidade das instruções escritas manualmente ao tratar a criação de instruções como um problema de compilação. Você escreve assinaturas (declarações tipadas de entrada/saída) e as combina com módulos como Predict e ChainOfThought. Em seguida, um otimizador encontra automaticamente o melhor texto de instrução usando seus dados de treinamento e sua métrica. O resultado é um fluxo de instruções portátil, testável e que pode ser aprimorado automaticamente — sem engenharia manual de instruções.
Perguntas Frequentes
A aula “Introdução ao framework DSPy” é grátis?
Sim — o texto completo de “Introdução ao framework DSPy” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de AI Prompt Engineering, atualize para CoddyKit PRO. O curso de AI Prompt Engineering inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Introdução ao framework DSPy”?
Por que DSPy substitui prompts escritos manualmente por assinaturas declarativas. Você pratica AI Prompt Engineering com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar AI Prompt Engineering?
Nenhuma experiência prévia é necessária. AI Prompt Engineering no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 1 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Introdução ao framework DSPy”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de AI Prompt Engineering?
Sim. Cada aula de AI Prompt Engineering inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Introdução ao framework DSPy
- Definindo assinaturas e módulos
- Compilando e otimizando prompts
- Avaliando pipelines do DSPy