DSPy是一个语言模型编程框架，通过分离程序流程和参数，实现了提示词和权重的自动优化。该框架引入了新型优化器，能根据特定指标调整参数，有效提升GPT-3.5、GPT-4等模型的性能。DSPy为开发者提供了系统化方法，以更高效地解决复杂AI任务，显著改善了语言模型在各种应用中的可靠性。

dspy-neo4j-knowledge-graph项目结合DSPy、Neo4j和GPT-4技术，实现文本到知识图谱的自动化构建。系统能从文本中提取实体和关系，生成Cypher查询语句，并在Neo4j数据库中创建知识图谱。通过优化模式上下文，支持与现有数据结构的连接。项目提供简洁的安装和使用流程，为知识图谱研究和应用提供开源解决方案。项目采用Docker容器化部署Neo4j，简化了环境配置过程。使用Python虚拟环境管理依赖，确保了运行环境的一致性。系统通过环境变量配置API密钥和数据库连接，增强了安全性和灵活性。项目文档提供了详细的安装、使用和清理说明，便于用户快速上手和维护。

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