Background to the issue
复合系统示例中，当检索系统、分类系统、生成系统串联工作时，容易产生数据格式不匹配或状态不一致问题。
prescription
- 中间件标准化：在所有子程序间约定统一的JSON Schema数据交换格式
- Condition Monitoring：使用LangWatch的可视化功能追踪各模块输入输出
- 回滚机制：在run.py中添加数据校验逻辑，异常时自动回退到上一步
carry out in practice
- 创建shared_schema.py统一定义数据字段和校验规则
- 修改各子程序的signatures.py继承基础签名
- 在requirements.txt中添加jsonschema依赖进行数据验证
best practice
建议先从文档处理类的复合示例（如rag_system）入手，其文本数据的一致性风险低于结构化数据，更易调试。
This answer comes from the articleDSPy Examples: Practical examples demonstrating DSPy functionalityThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决多DSPy程序协作时的数据一致性问题？
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