DSPyで始めるプロンプト最適化

DSPyで始めるプロンプト最適化｜うるし

DSPyでLLM処理を部品化し、正解データと評価関数を使ってプロンプトを最適化する入門記事。

Signatureで入出力を定義し、Moduleへ処理をまとめる。banking77の問い合わせ分類を例に、ラベル一致で採点する関数、Optimizerの実行、最適化済み設定の保存・再読込を説明する。

学習・処理の部品化：入出力の意味と実行モジュールを分け、モデルを設定で選択する。／確認 2026-09-14／https://note.com/k_urushi/n/n5eb7fea0401c

学習・評価による最適化：分類の正解と予測を比較する指標をOptimizerへ渡し、得た設定を保存して再利用する。／確認 2026-09-14／https://note.com/k_urushi/n/n5eb7fea0401c

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：2024年12月のライブラリ例。banking77から2,000件を使うコードで、再試行を含め数時間と記載。独立テストでの精度改善量を提示した検証ではなく、現行APIの互換性は別途確認が必要。

出典：うるし「DSPyで始めるプロンプト最適化」／公開・更新情報：2024-12-24／確認日：2026-09-14／https://note.com/k_urushi/n/n5eb7fea0401c

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