問題の背景
複合システムの例では、検索システム、分類システム、生成システムが連動する場合、データ形式の不一致や状態の不整合の問題が起こりやすい。
処方
- ミドルウェアの標準化すべてのサブルーチンで統一されたJSONスキーマのデータ交換フォーマットに合意する。
- コンディション・モニタリングLangWatchビジュアライゼーションを使ったモジュールの入力と出力のトラッキング
- ロールバック機構: run.pyにデータ検証ロジックを追加し、例外が発生した場合に自動的に前のステップに戻るようにする。
実用的
- shared_schema.pyを作成し、データフィールドと検証ルールを統一的に定義する。
- 各サブルーチンのsignatures.pyを修正し、ベースシグネチャを継承する。
- データ検証のためにrequirements.txtにjsonschema依存性を追加する。
ベストプラクティス
文書処理クラス（rag_systemなど）の合成例から始めることを推奨する。そのテキストデータは構造化データよりも一貫性リスクが低く、デバッグも容易である。
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
