本文解释了作者为何看好DSPy，一个用于构建组合式LLM应用的开源框架。作者首先对比了传统机器学习与LLM系统在解决问题上的异同，强调了LLM应用需要与现实问题和数据紧密结合。作者认为DSPy的优势在于，它强制开发者使用可验证的反馈来解决问题，并利用LLM强大的模式匹配和创造力进行自动化的提示优化。作者还指出LLM并非万能，不擅长推理，应将其视为创意引擎而非推理机器。最后，作者坦诚地指出了DSPy目前存在的一些问题，例如可靠性和易用性，并表达了对DSPy未来发展的信心。