AIアプリケーションの開発における課題の一つは、プロンプトの手動最適化です。LinkedInが公開した報告によると、一貫した品質を得ることが難しく、4か月間アプリケーションの調整を重ねてきました。
DSPyとHaystackは、この問題を解決するオープンソースのライブラリです。DSPyは、プロンプトを最適化問題に変えるためのパラメータライズ機能を提供し、Haystackは異なる機械学習モデルとデータベースの統合を支援するツールです。
医学研究のデータセットを用いた例では、DSPyを活用してより簡潔な回答を出力するように学習させることができました。これにより、手作業によるプロンプトの最適化を行わずに、パフォーマンスを約40％向上させることが可能です。
DSPyが選択する数例により、詳細過ぎる回答は排除され、簡潔で実用的なAIアプリケーションの開発が行えるようになります。
読者はこの記事で、DSPyとHaystackによるプロンプト最適化の基本を学ぶことができます。
出典 : https://towardsdatascience.com/automating-prompt-engineering-with-dspy-and-haystack-926a637a3f43