本文探讨了大型语言模型（LLM）的实际应用，作者认为LLM虽然不具备推理能力，但擅长模式匹配和创意生成，并介绍了开源框架DSPy如何利用LLM解决实际问题。DSPy通过可验证的反馈机制，例如与真实数据比较或使用LLM评估答案质量，来优化LLM的应用。作者还强调了DSPy的局限性，包括可靠性和易用性方面的问题，并呼吁改进框架，使其更稳定和易于初学者理解。