Prompt Engineering is Dead: Build LLM Applications with DSPy Framework （プロンプトエンジニアリングは死んだ。 DSPy フレームワークを使用して LLM アプリケーションを構築する）

はじめに

-本日のトピック「プロンプトエンジニアリングは終わった; DSPyフレームワークを使ってLLMアプリケーションを構築する」について話す機会をいただき、光栄です。このプレゼンテーションでは、プロンプトエンジニアリングの分野における重要なシフトを探求し、DSPyフレームワークという革新的なアプローチを提案しています。

従来、プロンプトエンジニアリングの実践は、手作業に近いものであり、目的の結果を達成することを願って一つ一つのプロンプトを慎重に作り上げることが一般的でした。しかし、このセッションでは、マインドセットの変化が急務であることを強調します。手作業に代わり、DSPyフレームワークは技術やデータサイエンスの他の分野での発展を反映した自動化された最適化されたプロンプト処理方法を導入します-

はじめに
コンテントストラテジーと実用的な反復
- 開発の加速とその課題
- 新しいモデルのトレンドとその未来
実用的なアプリケーションとデータ処理

このトークを通じて、ビジネスとコンサルティングの領域でのデータサイエンティストとしての私の経験を引用し、特に小売業界に焦点を当てて、プロンプトエンジニアリングの時代遅れの方法論が進歩を妨げる可能性がある実例を提供しました。さらに、DSPyのようなツールが私たちのアプローチをどのように革命的に変えるかを説明しました。

重要なことに、このセッションでは、DSPyフレームワークへの移行がもたらす具体的な利益を示す詳細なケーススタディにも踏み込みました。これらの例は、フレームワークの実世界での応用だけでなく、プロジェクトにもたらされる効率と効果の向上も強調しました。

最後に、ディスカッションは聴衆の懸念に対応するために開かれ、DSPyフレームワークの利点についての包括的な理解を確保しました。提供された明確さと具体的な例は、伝統的なプロンプトエンジニアリングから、ビジネスやそれ以上の分野での言語モデルアプリケーションの風景を再形成する可能性を秘めたよりダイナミックな自動化フレームワークへのマインドセットの変化を固めるのに役立ちました。

コンテントストラテジーと実用的な反復

セッション「Prompt Engineering is Dead; Build LLM Applications with DSPy Framework」では、DSPyフレームワークを使用したLLMアプリケーションの開発に対するより効果的なアプローチについての深い洞察が提供されました。

開発の加速とその課題

第三者が提供する基本要素に単に接続するだけでは意味のある結果を生み出すには不十分であると強調されました。より複雑な努力が必要です。開発の最初の80％は迅速に進行するかもしれませんが、新しいアプリケーションの迅速な作成を可能にしますが、最後の挑戦的な20％は、慎重な考慮が必要な複雑な顧客インタラクションの側面をしばしば含んでいます。

新しいモデルのトレンドとその未来

現在のトレンドは、新しいモデルが前任者を上回り、継続的に進化していることを示しています。しかし、単純なモデルアプリケーションを超えた統合戦略が、インタラクションの深みとニュアンスを保証するために不可欠とされています。予想される未来には、人工一般知能（AGI）またはマスターモデルが登場し、個々のエージェントを時代遅れにする可能性があります。そのような進歩が具体化するまで、人工知能技術の継続的な進化を活用することは、現在および将来のアプリケーションにとって重要です。

この理解は、LLMのさらなる潜在能力を解放し、ビジネス価値を増大させるためにDSPyフレームワークを活用するための説得力のある論拠になっています。我々は、伝統的なプロンプトエンジニアリング戦略を超えて進み、新たな技術革新を完全に受け入れることで、ビジネスの風景と日常の運用フレームワークを大きく変えることを探求しています。

プログラム的アプローチと自動化

プロンプトエンジニアリングは必要な実践として始まったかもしれませんが、この分野の進歩がより体系的なアプローチへのシフトを促しています。この変化に寄与する画期的な瞬間は、大規模言語モデル（LLM）に段階的に推論プロセスを明確に説明させることで、その出力の正確性を向上させることができると示した研究によって強調されました。この洞察は、手間のかかるプロンプトの作成からこのプロセスを自動化する役割の開発への進化を促しました。

分野が成熟するにつれて、プロンプトの微調整に特化した役割の出現は、しばしば「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれますが、それがあまり重要ではなくなり始めました。現代の軌道は、プログラム的にプロンプトを生成および最適化することができるフレームワーク、たとえばDSPyの使用を指しています。このセッションでは、手動から自動システムへの移行がプロセスを合理化するだけでなく、LLMアプリケーションの可能性を大幅に増幅する方法について深く掘り下げました。

DSPyフレームワークは、LLMとの最適な対話を保証するプロンプトの作成と調整を自動化するツールを提供することによって、この移行を容易にします。このセッションを通じて、DSPyを効果的に実装する方法の例が示され、出席者にLLMワークフローを自動化するための実用的な洞察が提供されました。

結論として、プロンプトエンジニアリングのダイナミクスが進化するにつれて、焦点は手動操作から効率と効果を向上させる自動技術の活用に移行します。この議論は、DSPyのような先進的なツールを使用してAI開発の最前線に留まり、イノベーションを促進し、分野の成長を推進するためにこれらの変化を受け入れることの重要性を強調しました。

将来の評価と方向性

現在、最適化に関する努力は主に言語レベル、特に英語の入力に焦点を当てています。これらの入力は変更され、ベクトル化され、その後モデルに埋め込まれます。将来的には、数学的最適化も探求するかもしれません。私は研究者ではありませんが、専門家との議論が、プロンプト最適化戦略の将来的な展開や、目指す成果を達成する方法についての洞察を提供することができるでしょう。

堅牢な評価戦略を開発することが重要です。基本的な一致や完全一致を含む様々な標準評価指標が存在し、言語モデルへの最適化が効果的であるかどうかを判断するのに役立ちます。

DSPyフレームワークは、これらの課題に対処し、言語モデルの開発プロセスをより効率的で合理化されたものにするのに役立っています。マニュアルプロンプトのエンジニアリングの必要性を最小限に抑え、自動化や最適化の新たな方法を確立することで、これらのモデルのさらなる進歩が期待されます。

実用的なアプリケーションとデータ処理

Databricksを使用すると、プラットフォーム上でホストされている任意の言語モデル（LM）への接続設定が大幅に簡素化されます。特に、一般提供（GA）はまだですが、外部モデルサービスがこの機能を強化します。私はこのサービス内でOpenAIのエンドポイントを効果的に統合し、Databricks上でホストされる任意のモデルにわたって一貫した認証レイヤー標準を維持しています。この一貫性は、社内サーバーまたは他のベンダーによって外部にホストされたモデル、およびDatabricks自体によって提供されるモデルにも及びます。

Databricksが提供する抽象化レイヤーは、実行プロセスを簡素化する上で重要な役割を果たします。開発者は単に使用するモデルを、簡単な文字列識別子を使って指定するだけです。この抽象化は、複数のモデル接続を管理するというしばしば煩雑でエラーを起こしやすい作業を取り除き、開発者が開発や革新などの重要なタスクにもっと時間を割くことを可能にします。

このセッションでは、Databricksがさまざまなモデルとの統合を容易にするだけでなく、言語モデルの処理と利用を効率化する方法を探りました。プラットフォームの直感的なモデル選択とデータ処理メカニズムは、効率的で効果的な運用に適した環境を作り出します。