我们如何利用 DSPy 将 AI 评估转化为 Dash Chat 的更优回复

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📌 One-Sentence Summary Dropbox 使用 DSPy 校准 LLM-as-judge 评估体系，进而自动优化 Dash Chat 智能体的系统提示词，实现了不完整回答减少 26%、token 使用量降低 5.4% 的效果。 📝 Summary 本文介绍了 Dropbox 如何为其 Dash Chat 产品构建严谨的智能体评估框架，随后利用 DSPy 配合 GEPA 和 MIPROv2 等优化算法，将 LLM 评判器与人工标注样本进行校准。在获得可靠的评判器后，他们通过回放代表性对话、使用校准后的评判器为输出打分，并迭代筛选候选提示词，实现了聊天智能体系统提示词的自动优化…

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