회사소개
블로그
DataSketchers

전체 메뉴

회사소개
사업영역
D-SKET
웹빌더CanvasEvents
고객사
블로그
위키
보도자료
ESG
Topics
기술 스택AI·LLM 통합 (AI & LLM)DSPy ›››
  • DSPy
    • 어댑터 (Adapters)
    • 고급 도구 사용 튜토리얼
    • dspy.evaluate.answer_exact_match
    • dspy.evaluate.answer_passage_match
    • DSPy API 레퍼런스
    • Adapters
    • dspy.Adapter
    • dspy.ChatAdapter
    • dspy.JSONAdapter
    • dspy.TwoStepAdapter
    • dspy.XMLAdapter
    • Evaluation
    • Experimental
    • dspy.experimental.Citations
    • 결정 타입과 System One 모델
    • dspy.experimental.Document
    • dspy.experimental.ReAnchor
    • Models
    • dspy.Embedder
    • Modules
    • dspy.BestOfN
    • dspy.CodeAct
    • dspy.Flex
    • dspy.MultiChainComparison
    • dspy.Parallel
    • dspy.ProgramOfThought
    • dspy.ReActV2
    • dspy.Refine
    • dspy.RLM
    • dspy.BetterTogether
    • dspy.BootstrapFinetune
    • dspy.BootstrapRS
    • dspy.Ensemble
    • dspy.GEPA - 고급 기능
    • dspy.GEPA: 반성적 프롬프트 옵티마이저
    • dspy.InferRules
    • dspy.KNN
    • dspy.KNNFewShot
    • dspy.LabeledFewShot
    • dspy.SIMBA
    • Primitives
    • dspy.Audio
    • dspy.Code
    • dspy.History
    • dspy.Image
    • dspy.Prediction
    • dspy.Tool
    • dspy.ToolCalls
    • Signatures
    • dspy.InputField
    • dspy.OutputField
    • dspy.Signature
    • Tools
    • dspy.ColBERTv2
    • dspy.retrievers.Embeddings
    • dspy.LocalInterpreter
    • dspy.PythonInterpreter
    • Utils
    • dspy.asyncify
    • dspy.configure
    • dspy.configure_cache
    • dspy.context
    • dspy.disable_litellm_logging
    • dspy.disable_logging
    • dspy.enable_litellm_logging
    • dspy.enable_logging
    • dspy errors
    • dspy.inspect_history
    • dspy.load
    • dspy.streaming.StatusMessage
    • dspy.streaming.StatusMessageProvider
    • dspy.streamify
    • dspy.streaming.StreamListener
    • DSPy Assertions (가드레일)
    • dspy.BaseLM — 언어 모델 기반 인터페이스
    • dspy.BootstrapFewShot
    • BootstrapFewShot 계열
    • dspy.BootstrapFewShotWithRandomSearch
    • 내장 데이터셋 활용하기
    • dspy.ChainOfThought
    • DSPy 치트시트
    • 옵티마이저: 어떤 걸 고를까
    • 클래스 기반 서명
    • DSPy로 만든 것들
    • 리소스
    • 기여하기
    • DSPy 3.4 LM 마이그레이션
    • 프로덕션에서 쓰는 DSPy
    • dspy.evaluate.CompleteAndGrounded
    • dspy.COPRO
    • 나만의 LM 엔진 만들기
    • 내장 모듈 변형들
    • Flex: 최적화 가능한 모듈 코드
    • GEPA 심층 탐구
    • RLM: 코드로 큰 컨텍스트 탐험하기
    • 저장과 불러오기
    • 설정과 context()
    • 도구와 MCP
    • 모듈을 바꿔 추론 전략을 바꾸기
    • 클래스 기반 시그니처 작성하기
    • 나만의 모듈 조합하기
    • 시그니처 확장하기: 입력·출력 더하고 타입 붙이기
    • 첫 DSPy 프로그램 작성하기
    • DSPy 설치하고 언어 모델 연결하기
    • Module 심화: 나만의 모듈 조합하기
    • 프롬프트하지 말고, 프로그램하라
    • `dspy.ReAct`로 프로그램에 도구 주기
    • Signature 심화
    • DSPy로 이메일에서 정보 추출하기
    • 엔티티 추출 튜토리얼
    • dspy.Evaluate
    • dspy.evaluate.EvaluationResult
    • dspy.Example
    • DSPy의 Example: 데이터를 담는 기본 그릇
    • 자주 묻는 질문
    • DSPy GEPA: 프롬프트 최적화로 더 싸고 더 정확하게
    • 나만의 모듈 조합하기
    • 시그니처 확장하기: 입력 추가와 타입 지정
    • 첫 번째 DSPy 프로그램 작성하기
    • DSPy 설정하기
    • 프로그램하세요, 프롬프트하지 마세요
    • `dspy.ReAct` 로 프로그램에 도구 주기
    • 프로그램 저장하고 다시 불러오기
    • 다음은 어디로 가나요?
    • 언어 모델 (Language Models)
    • dspy.LM — 언어 모델 클라이언트 구성
    • 커스텀 데이터셋 만들기
    • 수학 추론 튜토리얼
    • 메트릭 만들기: 평가와 최적화의 잣대
    • 메트릭과 평가 (Metrics and evaluation)
    • dspy.MIPROv2
    • dspy.Module
    • 모듈로 추론 전략 바꾸기
    • 모듈 (Modules)
    • 모듈: 직접 조합하기 (Modules in depth)
    • 멀티 홉 검색 튜토리얼
    • DSPy에서의 최적화
    • DSPy 옵티마이저
    • Optimizers (API 레퍼런스)
    • 출력 개선하기: BestOfN과 Refine
    • dspy.Predict
    • ProgramOfThought 튜토리얼
    • RAG(검색 증강 생성) 튜토리얼
    • dspy.ReAct
    • ReAct와 ReActV2
    • 문서에서 코드 자동 생성하기
    • dspy.evaluate.SemanticF1
    • 시그니처 (Signatures)
    • 시그니처 심화 (Signatures in depth)
    • 튜토리얼
    • 에이전트 튜토리얼
    • DSPy로 창의적인 텍스트 기반 AI 게임 만들기
    • 비동기 DSPy 프로그래밍
    • 튜토리얼: DSPy 프로그램에서 오디오 사용하기
    • Build AI Programs with DSPy
    • DSPy 캐시 사용 및 커스터마이징
    • 분류
    • 튜토리얼: 분류 파인튜닝
    • 대화 히스토리 관리하기
    • 도구, 개발, 배포
    • DSPy로 AI 에이전트 만들기
    • 커스텀 DSPy 모듈로 AI 애플리케이션 만들기
    • 튜토리얼: DSPy 프로그램 배포하기
    • 튜토리얼: 에이전트 파인튜닝
    • 튜토리얼: AIME(수학)를 위한 GEPA
    • GEPA를 이용한 반성적 프롬프트 진화
    • 튜토리얼: 기업 작업을 위한 구조화 정보 추출에 GEPA 사용
    • 튜토리얼: 프라이버시 고려 위임을 위한 GEPA
    • 튜토리얼: 신뢰할 수 있는 모니터링을 위한 GEPA
    • 이미지 생성 프롬프트 반복
    • DSPy로 코드 문서용 llms.txt 생성하기
    • 튜토리얼: DSPy에서 MCP 도구 사용하기
    • DSPy ReAct와 Mem0로 메모리 지원 에이전트 구축하기
    • 튜토리얼: DSPy에서의 디버깅과 관찰성
    • DSPy로 AI 프로그램 최적화하기
    • MLflow로 DSPy 옵티마이저 추적하기
    • PAPILLON 튜토리얼
    • 실제 사례
    • DSPy 실험적 RL 최적화
    • 튜토리얼: 다중 홉 연구를 위한 온라인 RL
    • 튜토리얼: 다중 모듈 DSPy 프로그램에 대한 온라인 RL
    • 튜토리얼: DSPy 프로그램 저장 및 로드
    • 스트리밍
    • DSPy ReAct와 Yahoo Finance 뉴스로 만드는 금융 분석
기술 스택AI·LLM 통합 (AI & LLM)DSPy › › ›

Primitives

목차
Primitives본문더 알아보기 (Learn more)

Primitives

DSPy의 Primitives(기본 요소) API 레퍼런스입니다. 아래에서 원하는 페이지를 선택해 주세요.

출처: 문서

본문

  • Audio
  • Code
  • Example
  • History
  • Image
  • Prediction
  • Tool
  • ToolCalls

더 알아보기 (Learn more)

  • Signatures
  • Predict
Primitives본문더 알아보기 (Learn more)
DataSketchers AI·데이터·디자인으로 기업의 디지털 전환을 지원합니다. 서울시립대학교 캠퍼스타운 창업기업
회사소개 사업영역 D-SKET 고객사 블로그 위키 보도자료 ESG 문의
© 데이터스케쳐스. All rights reserved. 사업자등록번호 349-81-03411