この記事は、プロンプトエンジニアリングを一度きりの書き物と見なす一般的な見方に挑戦します。代わりに、規律ある反復的アプローチを提示します：モデルの応答分布を探索するプロンプトサンプリング、プロンプトのバリエーションを比較するA/Bテスト、品質を大規模に測定する自動評価。著者は、良いプロンプトがモデル内の正しい分布を活性化することを説明し、ルールの過剰設計はモデルが適切な状態に入るのではなく、ルールを機械的に実行させる原因になると警告します。強力なエージェントモデルでは、より軽いタッチが効果的です。このフレームワークには、モデルが何をできるか、現在のパスが正しいかを発見するためのプロンプトサンプリング技術が含まれています。このデータ駆動型の方法論は、プロンプト品質がユーザーエクスペリエンスとビジネス成果に直接影響する本番LLMアプリケーションを構築するチームにとって不可欠です。
プロンプトエンジニアリングを反復的でデータ駆動型のプロセスとして捉える体系的な方法論。プロンプトサンプリング、A/Bテスト、自動評価をカバー。