waarom dspy meestal je tijd verspilt (en wanneer niet) de vraag: "moet ik dspy gebruiken voor promptoptimalisatie? het lijkt wel het perfecte hulpmiddel om mijn rag-systeem te verbeteren." de antwoord: dspy is geweldig voor zeer specifieke, goed gedefinieerde taken. maar voor de meeste rag-systemen is het een afleiding van wat echt het verschil maakt. hier is de realiteit: dspy werkt het beste wanneer je een duidelijke classificatietaak hebt met meetbare nauwkeurigheid. denk aan 35-klasse categorisatie waarbij je kunt hill-climben op een enkele metriek. maar de meeste rag-problemen zijn niet zo. wanneer ik een systeem bouw om verkoopinzichten uit transcripties te extraheren, heb ik geen dataset van "hier zijn alle verkoopinzichten." het echte werk is alles extraheren, enkele voorbeelden handmatig labelen en intuïtie opbouwen over wat gebruikers daadwerkelijk nodig hebben. je product is niet alleen een prompt - het omvat hoe je feedback verzamelt, verwachtingen in de ui stelt, gegevensextractie afhandelt en stukken in context vertegenwoordigt. als je tijd besteedt aan het kijken naar hoe het model fouten maakt en wat gebruikers vragen, zul je veel meer vooruitgang boeken bij het verbeteren van het product als geheel. de enige plek waar dspy uitblinkt: llm-as-judge scenario's. als je een tonality of factuality evaluatie hebt waar je echt om geeft, is het logisch om zelf 100 voorbeelden te labelen en vervolgens promptoptimalisatietools te gebruiken om je eigen beoordelaar te creëren die aansluit bij je cijfers. maar voor de meeste rag-systemen? je kunt beter handmatig prompts aanpassen terwijl je intuïtie opbouwt over je specifieke gebruiksgeval. die intuïtie zal betere beslissingen begeleiden over je hele systeemarchitectuur.