自動プロンプト最適化をやってみた - Algomatic Tech Blog
はじめまして！データサイエンティストの山内(@jof_5)です。 本記事では、日々、プロンプト開発されている皆様に向けて、プロンプトを効率的に開発する手法の一つである「自動プロンプト最適化」について記載いたします。 1. プロンプトエンジニアリングの必要性と課題 2. 自動プロンプト最適化について 2-0. 最適なプロンプトとは何か？☕ 2-1. 自動プロンプトの概要 2-2. 自動プロンプト最適化のアーキテクチャ ①Task Executor: LLMによるタスクの実行 ②Output Evaluator: 出力の評価 ③ Prompt Improver: 最適なプロンプトの生成 3. 実験結果と考察 3-1. 自動プロンプト最適化の有効性の検証 3-2. 最適化プロンプトの生成過程 3-3. 最適化されたプロンプトの特徴 3-4. プロンプト生成用LLM(Prompt Improver
LLM でブラウザを操作する WEB エージェントと周辺技術のざっくり紹介 - Algomatic Tech Blog
こんにちは。Algomatic NEO(x) カンパニー機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 本記事ではブラウザやモバイル画面を操作する LLM エージェントとその周辺技術について超ざっくりと紹介します。 社内に向けたキャッチアップ資料として作成しており、加筆修正する可能性がありますが、本記事を読んだ方の議論のネタ程度になってくれれば幸いです。 以前 AI ソフトウェアエンジニアについて紹介しているので、こちらもご覧いただけたら幸いです。 おことわり 本記事では対象とする研究棟の 詳細な解説は含みません。詳細は元の論文を参照ください。 不十分また不適切な言及内容がありましたらご指摘いただけますと幸いです。 プロダクト等の利用時は 必ずライセンスや利用規約を参照して下さい。 本記事の目次 Google I/O '24 での Gemini Nano × Android の発表
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 - Algomatic Tech Blog
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難しいものです。文字列を出力させたいけど、複数あるときは、配列なのか、それともカンマ区切りなのか？項目がオプショナルの場合はどうするか？項目が存在しない、空文字や 0 や undefined や nu
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