このコードベースは、その技術的アーキテクチャにおいて3つの重要な特徴を示している：
1.モジュラー設計
- データセット＋シグネチャー＋メインロジック」の三重分離構造の採用。
- signatures.pyは、ビジネスの意図と技術的な実装を切り離すために、AIタスクの仕様を明示的に定義します。
2.複合システムのサポート
- マルチエージェントコラボレーションを含む複雑なケース（知識グラフと連動するQ&Aシステムなど）
- 各サブルーチンは独立してプラグイン可能で、標準化されたインターフェースを介して相互作用する。
3.エンジニアリングの考慮事項
- すべての例は、実行時のエラーを避けるために、完全なデータセットを伴っている！
- Requirements.txtは依存するバージョンを特定する
- run.pyは統一された実行ポータルを提供し、デバッグのコストを削減します。
このアーキテクチャは、産業グレードのAIシステムのベストプラクティスを真に反映させながら、例の教育的明快さを保証し、開発者にとって非常に有益なものとなっている。
この答えは記事から得たものである。DSPyの例：DSPyの機能を実証する実践的な例について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " アーキテクチャ設計の面で、DSPyサンプル・コード・ベースの特筆すべき特徴は何ですか？
