demand analysis
当需要将DSPy应用到电商客服、医疗咨询等垂直领域时，通用示例的效果往往需要针对性优化。
优化方法论
- 数据适配：替换dataset中的示例数据为业务真实语料，保持相同JSON/YAML结构
- 签名定制：修改signatures.py中的输入输出约束，例如添加药品剂量单位等领域参数
- 组合创新：跨示例借鉴技术，如将retrieval示例的搜索模块集成到qa_system中
Implementation steps
- 在示例目录复制副本并重命名（如medical_qa）
- 通过requirements.txt添加领域相关依赖包
- 使用Python单元测试验证关键环节的输出
Effectiveness Verification
建议采用A/B测试：保留原program.py作为对照组，新版本命名为program_v2.py，通过run_compare.py统计准确率提升数据。
This answer comes from the articleDSPy Examples: Practical examples demonstrating DSPy functionalityThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化DSPy程序在特定业务场景中的应用效果？
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