Đừng viết prompt dễ vỡ! Với DSPy + CocoIndex, bạn có thể trích xuất dữ liệu bệnh nhân dạng có cấu trúc từ PDF chỉ bằng hình ảnh, không OCR, không regex. Định nghĩa schema Pydantic, DSPy tự tạo prompt, CocoIndex xử lý incremental, lưu vào PostgreSQL. #AI #LLM #DSPy #CocoIndex #trí_tuệ_nhân_tạo #xử_lý_dữ_liệu

https://dev.to/badmonster0/stop-writing-fragile-prompts-extract-structured-data-from-pdfs-with-dspy-cocoindex-10ln

Bedrock AgentCore Runtimeを使ってお知らせ文を解析して要約・イベントリマインドするアプリを作った
https://qiita.com/retore/items/2d6f903483e7f43bef87?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items

#qiita #AWS #bedrock #DSPy #BedrockAgentCore

🤖 Công cụ “Compounding Engineering” biến repo Git thành AI tự cải tiến! Với chu trình review → triage → plan → learn, DSPy sẽ học từ mã nguồn, issue & tối ưu hoá liên tục, không giới hạn cửa sổ ngữ cảnh. Chạy offline bằng FAISS/Chroma, hỗ trợ OpenAI hay mô hình nội bộ. Cài đặt: `pip install dspy-compounding-engineering`. #AI #DSPy #Automation #Engineering #CôngNghệ #Repo #SelfImproving #MachineLearning

https://dev.to/dan-startegicauto/compounding-engineering-turn-your-repo-into-a-self-improvin

DSPydantic: Tối ưu hóa tự động Mô hình Pydantic bằng DSPy 🛠️ Công cụ giúp tối ưu hóa các mô hình Pydantic hiệu quả, kết hợp công nghệ DSPy. Thảo luận Reddit và nguồn code GitHub đã được chia sẻ. #Python #Pydantic #DSPy #AI #MachineLearning #CôngNghệSố

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1po1lw1/dspydantic_autooptimize_your_pydantic_models_with/

🚀 Modaic: RL-native agente kit xuất sắc cùng DSPy! Tối ưu prompt thông qua RL, công cụ context (Context, GraphDB, v.v.) và kho\%C4%9F tái_agent. Mở nguồn, đếnhim từ phi\u1ec7mUIImage@ Sophie. Ơn đónότητα! #Modaic #RL #DSPy #AIdev #OpenSource #VietnameseAI

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1oarzhf/modaic_a_new_rl_native_agent_development_kit/

If, like me, you weren’t familiar with #DSPy, this was a great talk given at the Databricks Data & AI summit to walk you through why you should care.

If you’re writing prompts by hand in your apps, stop now and read this article by @dbreunig

https://www.dbreunig.com/2025/06/10/let-the-model-write-the-prompt.html

# Context Engineering: Nâng Cấp AI Coding Agents Với DSPy GEPA

Bài viết mới về kỹ thuật Context Engineering giúp cải thiện hiệu suất AI Coding Agents bằng phương pháp DSPy GEPA. Một hướng tiếp cận thú vị để tối ưu hóa chất lượng code AI.

#AI #MachineLearning #AIcoding #DSPy #GEPA #KỹthuậtAI #PháttriệnAI

https://www.reddit.com/r/SideProject/comments/1nwaxxq/context_engineering_improving_ai_coding_agents/

AGI is just around the corner!

I'm learning to use DSPy with GEPA (Genetic-Pareto) prompt optimization. In GEPA a larger "teacher" LLM adjusts the prompt for a smaller "student" LM to perform a specific task as well as possible. The teacher will try many different prompts and evaluate the outcome, in my case the quality of a metadata extraction task.

The larger model (GPT-OSS 120B) just added this to the prompt for the smaller model (Gemma 3 4B):

> Good luck! 🎯

😅

#LLM #LocalLLM #DSPy #GEPA