스탠퍼드 NLP 연구실이 개발한 DSPy는 프롬프트를 직접 작성하는 방식 대신 언어 모델을 '프로그래밍'하는 선언적 프레임워크입니다. 모듈과 시그니처로 LLM 파이프라인을 구성하면, 옵티마이저(MIPROv2·BootstrapFewShot 등)가 프롬프트와 few-shot 예시를 자동으로 튜닝해 성능을 끌어올립니다. 모델이나 데이터가 바뀌어도 프롬프트를 수작업으로 다시 쓸 필요 없이 다시 컴파일만 하면 되며, RAG·에이전트·분류 등 다양한 태스크에 재사용 가능한 구조를 제공합니다. OpenAI, Anthropic, 로컬 모델 등 폭넓은 백엔드를 지원합니다.