大量言語モデル(LLM)を使いこなすためには、いくつかの基本原則があります。まず、各エージェントに明確な目的を設定し、コンポーネントの選定や特定のセクションのコンテンツ生成など、
一つの認知プロセスに集中することが肝心です。次に、入力と出力の構造をハッキリと定義し、データモデルを明示的に作成します。バリデーションを設定して、LLMの出力品質を保証し、人間の認知プロセスに沿ったワークフローを構築することも重要です。
複雑なタスクは小さなステップに分割し、それぞれを別のエージェントが処理することで、問題解決を効率的に進めます。YAMLの構造化されたデータ形式を用いることで、
人間にとって読みやすく、機械にとって解析しやすいコンテキストを提供することができます。また、Jinjaテンプレートを用いたり、少数例学習を効果的に活用したりして、LLMの理解を深める工夫がされています。
常に実験的なアプローチで改善を重ねることが求められ、基準を設定し、改善点を評価することが効果的であり、シンプルで直感的な設計が重視されます。これらのプリンシプルは、AIを使ったアプリケーション開発において非常に重要な指針となっています。
出典 : 8 Practical Prompt Engineering Tips for Better LLM Apps https://towardsdatascience.com/8-practical-prompt-engineering-tips-for-better-llm-apps-430eef9b0950