Nếu DSPy tuyệt vời như vậy thì tại sao không có ai sử dụng?

lớp LLMModule:
 def __init__(self, chữ ký: type[BaseModel], prompt_key : str):
 self.signature = chữ ký
 self.prompt_key = nhắc_key
 def chuyển tiếp(self,  **kwargs) -> BaseModel:
 nhắc nhở = get_prompt(self.prompt_key).format(**kwargs)
 return self._call_llm(prompt)
  def _call_llm(self, prompt: str) -> BaseModel:
 # Không xác định mô hình, có thử lại, phân tích cú pháp, xác thực
 ...
extract_company  = LLMModule(
 chữ ký=CompanyExtraction,
 prompt_key="extract_company_v3"
)
kết quả = extract_company.forward(text= "...")

import dspy
# Một dòng để định cấu hình mô hình của bạn. Hoán đổi bất cứ lúc nào.
lm = dspy.LM("openai/gpt-5.2")
dspy.configure(lm=lm)
# Chữ ký xác định I/O đã nhập. Không cần mẫu lời nhắc.
class CompanyExtraction(dspy.Chữ ký):
 """Trích xuất tên công ty từ văn bản."""
 văn bản: str = dspy.InputField()
  tên công ty: str = dspy.OutputField()
 sự tự tin: float = dspy.OutputField()
# Một mô-đun soạn các chữ ký vào một đường dẫn.
class CompanyExtractor( dspy.Mô-đun):
 def __init__(self):
 self.retrieve = dspy.Retrieve(k=5)
 bản thân .extract = dspy.ChainOfThought(CompanyExtraction)
 def forward(self, text):
 bối cảnh = self.retrieve(text).passages
 trở lại self.extract(text=text, context=context)

# Xác định "tốt" nghĩa là gì
def số liệu(ví dụ, pred, trace=Không có):
 trở lại example.company_name.low() == pred.company_name.low()
# Đánh giá
đánh giá = dspy.Evaluate(devset=dev_set, số liệu=số liệu)
evaluate(CompanyExtractor())
 # Tối ưu hóa — DSPy viết lại lời nhắc và chọn ví dụ cho bạn
trình tối ưu hóa = dspy.MIPROv2(metric=metric, tự động="trung bình")
được tối ưu hóa = Optimizer.compile(CompanyExtractor(), trainset =train_set)

dspy.configure(lm=dspy.LM("anthropic/claude-sonnet-4-20250514"))
đánh giá (tối ưu hóa) # cùng một quy trình, mô hình khác nhau