提出了一种基于DSPy的声明式学习框架,用于优化大语言模型提示工程,通过符号化规划、无梯度优化和自动模块重写来减少幻觉、提升事实准确性并避免提示冗余;实验表明在推理、检索增强生成和思维链任务上事实准确率最高提升30%,幻觉率降低约25%。
机构:Amazon
来源:arXiv 2604.04869 | AI4Papers 论文推荐平台