在DSPy中处理问答任务时如何高效传入背景信息？

当你需要用DSPy处理大量question->answer任务，且存在固定解析背景时，核心是把上下文嵌入系统提示而非作为输入参数，避免重复传递、DSPy优化干扰以及浪费token。以下是几种可靠实现方式：

1. 自定义签名+绑定系统提示（基础场景） #

直接将固定上下文传给dspy.Predict的system_prompt参数，保持任务签名为question->answer，上下文不会被DSPy当作优化目标：

import dspy

# 定义你的固定背景上下文
FIXED_CONTEXT = """这里是所有问题依赖的固定背景信息，比如产品规则、领域知识库等"""

# 定义仅包含question的签名
class FixedContextQA(dspy.Signature):
    """基于固定背景回答用户问题"""
    question = dspy.InputField(desc="用户的具体问题")
    answer = dspy.OutputField(desc="基于固定背景生成的准确回答")

# 构建QA模块，绑定系统提示
class QAWithFixedContext(dspy.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.generate_answer = dspy.Predict(FixedContextQA, system_prompt=FIXED_CONTEXT)
    
    def forward(self, question):
        return self.generate_answer(question=question)

# 使用示例
qa_module = QAWithFixedContext()
result = qa_module(question="请解释XXX规则")
print(result.answer)

2. 全局配置系统提示（多模块复用场景） #

如果所有DSPy模块都依赖同一个固定上下文，可全局配置LLM的默认系统提示，无需每个模块单独设置：

import dspy

# 全局设置LLM的系统提示为固定上下文
dspy.settings.configure(
    lm=dspy.OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", system_prompt="你的固定背景信息")
)

# 定义极简签名
class SimpleQA(dspy.Signature):
    question = dspy.InputField()
    answer = dspy.OutputField()

# 直接使用Predict即可，系统提示自动带上固定上下文
predictor = dspy.Predict(SimpleQA)
result = predictor(question="具体问题")
print(result.answer)

3. 适配ReAct模块的处理方式 #

若使用ReAct模块，可通过继承重写系统提示，将固定上下文嵌入ReAct的推理规则中，保持输入仅为question：

import dspy

FIXED_CONTEXT = """你的固定背景信息"""

# 自定义ReAct类，重写系统提示
class ReActWithFixedContext(dspy.ReAct):
    def __init__(self, signature):
        super().__init__(signature)
        # 将固定上下文与ReAct的推理逻辑结合
        self.system_prompt = f"""{FIXED_CONTEXT}

请按照以下步骤回答问题：
1. 分析当前问题，思考下一步需要的操作
2. 执行必要的推理或验证（若需要）
3. 基于固定背景给出最终答案"""

# 定义ReAct使用的签名
class QA(dspy.Signature):
    question = dspy.InputField()
    answer = dspy.OutputField()

# 初始化自定义ReAct模块并使用
react_qa = ReActWithFixedContext(QA)
result = react_qa(question="需要推理的具体问题")
print(result.answer)

关键注意事项 #

• 绝对不要将固定上下文设为Signature的输入字段，否则DSPy会在提示优化阶段尝试修改它，既浪费token又破坏背景信息的稳定性。
• 用system_prompt传递固定上下文能最大化LLM缓存效率，因为系统提示部分不会随问题变化，可被重复复用。
• 若需动态切换上下文，可将系统提示的构建逻辑封装为函数，在初始化模块时传入，但依然避免将其作为输入参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MSalters