Hintergrund des Themas
Das Beispiel eines zusammengesetzten Systems ist anfällig für Probleme mit dem Datenformat oder der Inkonsistenz des Zustands, wenn das Abfragesystem, das Klassifizierungssystem und das Generierungssystem zusammenarbeiten.
Verschreibung
- Middleware-NormungJSON Schema: Einigung auf ein einheitliches Datenaustauschformat für alle Unterprogramme.
- ZustandsüberwachungTracking-Modul Eingänge und Ausgänge mit Hilfe von LangWatch-Visualisierungen
- Rollback-MechanismusDatenüberprüfungslogik in run.py hinzufügen, um im Falle einer Ausnahme automatisch zum vorherigen Schritt zurückzukehren
praktisch
- shared_schema.py erstellen, um Datenfelder und Validierungsregeln einheitlich zu definieren
- signatures.py jeder Unterroutine so ändern, dass sie die Basissignaturen erbt
- Hinzufügen einer Jsonschema-Abhängigkeit in requirements.txt zur Datenüberprüfung
bestes Verfahren
Es wird empfohlen, mit zusammengesetzten Beispielen von Dokumentverarbeitungsklassen (z. B. rag_system) zu beginnen, deren textuelle Daten ein geringeres Konsistenzrisiko aufweisen als strukturierte Daten und leichter zu debuggen sind.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDSPy-Beispiele: Praktische Beispiele zur Demonstration der DSPy-FunktionalitätDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der Datenkonsistenz lösen, wenn mehrere DSPy-Programme zusammenarbeiten?
