почему dspy обычно тратит ваше время (и когда это не так) вопрос: "должен ли я использовать dspy для оптимизации подсказок? это кажется идеальным инструментом для улучшения моей rag-системы." ответ: dspy отлично подходит для очень специфических, четко определенных задач. но для большинства rag-систем это отвлечение от того, что действительно имеет значение. вот реальность: dspy работает лучше всего, когда у вас есть четкая задача классификации с измеримой точностью. подумайте о 35-классовой категоризации, где вы можете подниматься по одной метрике. но большинство rag-проблем не такие. когда я строю систему для извлечения аналитики продаж из транскриптов, у меня нет набора данных "вот все аналитики продаж." настоящая работа заключается в извлечении всего, ручной разметке некоторых примеров и формировании интуиции о том, что на самом деле нужно пользователям. ваш продукт - это не просто подсказка - он включает в себя то, как вы собираете отзывы, устанавливаете ожидания в интерфейсе, обрабатываете извлечение данных и представляете фрагменты в контексте. если вы потратите время на изучение того, как модель делает ошибки и что запрашивают пользователи, вы добьетесь гораздо большего прогресса в улучшении продукта в целом. единственное место, где dspy сияет: сценарии llm-as-judge. если у вас есть оценка тональности или фактической точности, которая вам действительно важна, имеет смысл размечать 100 примеров самостоятельно, а затем использовать инструменты оптимизации подсказок, чтобы создать своего собственного судью, который соответствует вашим оценкам. но для большинства rag-систем? вам лучше вручную настраивать подсказки, формируя интуицию о вашем конкретном случае использования. эта интуиция поможет принимать лучшие решения по всей архитектуре вашей системы.