perché dspy di solito ti fa perdere tempo (e quando non lo fa) la domanda: "dovrei usare dspy per l'ottimizzazione dei prompt? sembra lo strumento perfetto per migliorare il mio sistema rag." la risposta: dspy è ottimo per compiti molto specifici e ben definiti. ma per la maggior parte dei sistemi rag, è una distrazione da ciò che realmente fa la differenza. ecco la realtà: dspy funziona meglio quando hai un compito di classificazione chiaro con un'accuratezza misurabile. pensa a una categorizzazione a 35 classi dove puoi migliorare su una singola metrica. ma la maggior parte dei problemi rag non è così. quando costruisco un sistema per estrarre informazioni sulle vendite da trascrizioni, non ho un dataset di "ecco tutte le informazioni sulle vendite." il vero lavoro consiste nell'estrarre tutto, etichettare manualmente alcuni esempi e costruire intuizioni su ciò di cui gli utenti hanno realmente bisogno. il tuo prodotto non è solo un prompt - include come raccogli feedback, impostare aspettative nell'interfaccia utente, gestire l'estrazione dei dati e rappresentare i frammenti nel contesto. se spendi tempo a guardare come il modello commette errori e cosa chiedono gli utenti, farai molti più progressi nel migliorare il prodotto nel suo insieme. l'unico posto in cui dspy brilla: scenari llm-come-giudice. se hai una valutazione di tonalità o factualità a cui tieni davvero, ha senso etichettare 100 esempi da solo e poi utilizzare strumenti di ottimizzazione dei prompt per creare il tuo giudice che si allinea con le tue valutazioni. ma per la maggior parte dei sistemi rag? è meglio che modifichi manualmente i prompt mentre costruisci intuizioni sul tuo caso d'uso specifico. quell'intuizione guiderà decisioni migliori in tutta l'architettura del tuo sistema.