O DSPy 3.4 introduz a integração Jev por meio do cliente TypeSafe, adicionando três tipos de decisão experimentais — Noul, Choice e Score — que fornecem evidências de probabilidade dentro das assinaturas do DSPy. Esta versão também traz motores LM nativos usando tipos lm15 empacotados, um interpretador CPython local para código confiável, ReActV2 assíncrono e documentação versionada.
- A integração Jev permite que os usuários acessem os tipos de decisão Noul (booleano), Choice (seleção) e Score (rubrica) com métricas associadas de probabilidade e confiança por meio da interface lm padrão.
- O novo otimizador ReAnchor calibra essas decisões em relação à métrica do programa ajustando limiares e pesos sem reescrever instruções ou demonstrações.
- Os motores LM nativos usam tipos de solicitação e resposta lm15 empacotados, com engine="auto" preferindo a execução nativa e caindo para o LiteLLM antes da inferência.
- Provedores HTTP personalizados podem ser registrados via dspy.lm15.register_provider para declarar endpoints e capacidades para serviços compatíveis com OpenAI ou Anthropic.
- O DSPy 3.4 é designado como a versão de transição LM, com a 3.5 servindo como prazo final para integrações legadas de LM personalizado.
A atualização marca uma mudança significativa na forma como o DSPy lida com interações de modelos de linguagem, padronizando saídas de decisão e suporte a motores nativos.