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newmo 技術ブログ•2ヶ月前

LangfuseとDSPyを使った定量的なプロンプト評価と改善の仕組み

(この記事は心のこもった手書きでお届けしております) @kuといいます。 10月に放送された「ガイアの夜明け」で紹介された、タクシーに乗りたいお客さまからの電話を受けて指定場所に迎車するLLMプロダクトmaido(Mobility AI Dispatch Operator)の開発に携わっています。 この記事ではmaidoで行っているLangfuseとDSPyを使ってプロンプトを定量的に改善していく仕組みをご紹介します。 Langfuseとは Langfuseは、LLMアプリケーションのobservabilityを確保するツールです。電話ごとのセッションや、トレース単位でLLM呼び出しの入出力、…

#Prompt Engineering#LLM#Langfuse#DSPy

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1501ブックマークPrompt Engineering Guide – NextraPrompt Engineering Guide プロンプトエンジニアリングは、言語モデル（LMs）を効率的に使用するためのプロンプトを開発および最適化する比較的新しい学問分野です。プロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることで、大規模言語モデル（LLMs）の能力と限界をより理解することができます。 研究者は、プロンプトエ...www.promptingguide.ai
1022ブックマーク【徹底解説】これからのエンジニアの必携スキル、プロンプトエンジニアリングの手引「Prompt Engineering Guide」を読んでまとめてみた | DevelopersIOdev.classmethod.jp
267ブックマークChatGPT Prompt Engineering for Developerswww.deeplearning.ai
243ブックマーク各種Prompt Engineeringの日本語実例集（Zero-CoT、mock、ReAct、ToT、Metacog、Step Back、IEPなど） - Qiitaqiita.com
218ブックマークHOW TO READ Prompt Engineering for LLM (牛本)speakerdeck.com
177ブックマークChatGPT Prompt Engineering for Developersまとめ｜mah_lab / 西見 公宏note.com
172ブックマークGemini 2.0 Flashで実現する高コスパAI開発 〜実践的プロンプトエンジニアリングと文書管理システムの実装例〜/gemini-2.0-flash-prompt-engineeringspeakerdeck.com
119ブックマークPrompt Engineering Guide – NextraPrompt Engineering Guide Prompt engineering is a relatively new discipline for developing and optimizing prompts to efficiently use language models (LMs) for a wide variety of applications and research topics. Prompt engineering skills help to better understand the capabilities and limitations of...www.promptingguide.ai
117ブックマークBest practices for prompt engineering with OpenAI API | OpenAI Help Center💡 If you're just getting started with OpenAI API, we recommend reading the Introduction and Quickstart tutorials first. Due to the way the instruction-following models are trained or the data they are trained on, there are specific prompt formats that work particularly well and align better with...help.openai.com

関連ブログ

ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ•2ヶ月前

ユーザーストーリーで紐解くプロンプト改善術 ～AIで開発初速を上げる画面イメージの作り方～

はじめに NTTドコモ データプラットフォーム部（以下DP部）外山です。 DP部では「『あらゆる業務・現場のニーズに応じられる』柔軟なデータ活用環境」を目指し、社内データ活用プラットフォームPochi*1の開発を進めています。現場ニーズへ迅速に応えるには (1) 事業変化に追従する高速試作 と (2) 実運用に耐えるユーザー起点のアプリ開発 が鍵となる中で、この2点を成立させるには、要件定義初期に利用者との認識（期待する体験・操作感）を素早くそろえることが不可欠です。つまり、画面イメージをいかに高速に作成し、修正を加えながら認識合わせを行えるかが重要となります。 今回は、画面イメージを Vib…

#Streamlit#Vibe Coding#Prompt Engineering
newmo 技術ブログ•2ヶ月前

LLMの安定した出力のために - Prompt Linterの活用

newmoでは様々なタクシー業務の内製化・効率化（DX）に取り組んでいます。 タクシーはアプリを利用して呼ぶこともできますが、電話による配車も昔からのお客さまや、事業者の方などから根強い人気があります。 私はるふ(@_ha1f)の所属するMaido(Mobility AI Dispatch Operator)チームでは、この電話による配車の業務効率化のため、一部でAIによる電話応答・配車システムを開発し、実際に運用しています。 取り組みについて詳しくはこちらをご参照ください。 note.com 本稿では、「Prompt Linter」と呼んでいるAI電話配車システムのプロンプト自体の品質管理に…

#LLM Agent#Prompt Engineering
APC 技術ブログ•5ヶ月前

「MLflow×Databricksで実践するLLMプロンプト管理・最適化入門 〜Prompt Registryと評価・改善のワークフロー解説〜」

はじめに GDAI事業部 Lakehouse部の阿部です。 近年、LLM（大規模言語モデル）の活用が急速に広がり、企業のAI活用現場でも本番運用が進んでいます。しかし、LLMの回答品質を安定的に維持・向上させるためには、プロンプトのバージョン管理や継続的なチューニングが不可欠です。MLflow 3.0では、プロンプト管理や最適化を支援する新機能が追加され、Databricksとの統合も進んでいます。 本記事では、Databricks環境でMLflowのPrompt Registry機能を活用し、プロンプトの登録・管理・評価・最適化までの一連の流れを、Azure OpenAIモデルを用いた実装例…

#Databricks#MLflow 3.0#Prompt Engineering
The light of hope to the other side of the tunnel - Kotsu Kotsu To -•10ヶ月前

LLMについて：プロンプトエンジニアリングとは？

「プロンプトエンジニアリング」という言葉をよく耳にすると思います。「プロンプトエンジニアリング」とは何でしょうか？「プロンプトエンジニアリング」とは、人工知能（AI）や特に自然言語処理（NLP）モデルに対して、効果的な入力（プロンプト）を設計・改善する技術や手法を指します。これにより、AIモデルがより期待通りの応答を生成できるようになります。 プロンプトエンジニアリングの主な目的は、モデルの性能を最大限に引き出すことです。具体的には、次のような要素を考慮することが重要です。 1. 明確な指示: モデルに対する指示が具体的であればあるほど、期待する応答を得やすくなります。 2. コンテキストの提…

#LLM#Prompt Engineering
kokh log•1年前

日報から1ヶ月を振り返るプロンプトを作成した

ここ数年、日報代わりにNotionで日々の記録を書いています。 月の終わりに、目視で30日分の記録を振り返るのが億劫なことが課題だったのですが、 AIを使えばいい感じに振り返りができるのではないかと思いました。 思い通りの出力結果になるまでにプロンプトの調整で苦労したので記録しておきます。 振り返りプロンプト まず、プロンプトはこの形に落ち着きました。 出来事を振り返るためのプロンプト 日々の出来事を要約します。 - 下記のカテゴリごとに端的に振り返って。 - 仕事・制作 - 健康 - 鑑賞 - 人間関係 - 家計 - メンタル - 2000文字程度にして - 具体的な日付を含めないで - で…

#OpenAI#Prompt Engineering#prompt#PDCA#振り返り#生産性とは
Algomatic Tech Blog•2年前

Zodスキーマでプロンプト生成を行い構造化データを自由自在に扱えて、LLMプロダクト開発が圧倒的に効率化した話

最近はAIエンジニアを名乗ってるerukitiです。フロントエンドもバックエンドも、LLMを触るあれこれもやってるので、「AIエンジニア」くらいを名乗るとちょうどよさそうだなと思ってます。いずれLLM自体の開発なんかもやってるかもしれません。 LLMプロダクトを開発していると、構造化データを作りたいのに、Anthropic ClaudeのAPIにはJSONモードが無いことや、なんならJSONモードやfunction callingを使っても、データが正しい形式に従ってることは保証しがたい、みたいな自体に遭遇することがあります。 JSONが出力できたとしても、構造化データをうまく吐き出させるのは…

#LLM#Prompt Engineering#プロンプト#Claude 3
nikkie-ftnextの日記•2年前

OpenAIのPrompt engineeringのドキュメントから、LLMの出力をGPTに評価させるケースのプロンプト例を理解する

はじめに 「頑張れ！」ってきっと 愛してるって言葉♪ nikkieです OpenAIのドキュメントの中にはプロンプトエンジニアリングを扱ったガイドがあります。 https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering その中で「分量多いな」と避けていた部分に、1日1エントリの強制力で切り込みます。 LLMの出力をGPTで評価させるシーンで参照できそうな箇所です 目次 はじめに 目次 Prompt engineering、6つの戦略（Six strategies） 戦略「Test changes systematically」 戦術「E…

#OpenAI#Prompt Engineering#evaluation#LLM#GPT-4
CCCMKホールディングス TECH LABの Tech Blog•2年前

LLMsからより良い回答を得るためのプロンプトの方針について、論文を読んでみました。

こんにちは、CCCMKホールディングスTECH LABの三浦です。 2024年も1週間が過ぎ、今日から仕事初めの方が多いように感じます。それに伴い色々な業務が今日から開始されるので、少しずつ感覚を戻していきたいと思います。 Large Language Models(LLMs)からより適切な回答を得るためには、モデルに与える指示、つまりプロンプトをどのように作るかが重要になります。最近より良いプロンプトを作るための26の方針についてまとめられた論文が公開され、一度目を通してみたい、と思い読んでみました。論文の中では26の方針それぞれについて、それを導入することでモデルからの応答の質と精度がどれ…

#Prompt Engineering
Better Software Testing•2年前

Prompt Engineering Guideを読んだ

エンジニアやってる限りAIから距離を置いて仕事をするのは難しくなるだろうなと思ったので、Chat GPTに課金して色々触っている。 私の主な用途はスクリプトの自動生成およびデバッグ作業だが、今のところ大変役に立っている。しばらく前に「GitHub Copilotで開発生産性が70%向上した」的な記事を読んだ記憶があるが、あながち嘘ではなさそう。というか、現在コンピュータサイエンスを学んでいる学生は生成AIを使ってソフトウェアを開発するなんて当たり前にやってしまうんだろうし、市場で生き残っていくためには必要な業務知識になるかもしれないとすら感じた。 何らかの処理をおこなうコードを書きたいときには…

#Generative AI#AI#Prompt Engineering#開発生産性#Chat GPT