自動化プロンプトエンジニアリング（APE）とは、特定のタスクにおける大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンスを向上させるために、プロンプト生成と改善のプロセスを自動化する技術です。
プロンプトエンジニアリングの原理をベースに、様々なプロンプトを手動で作成し試す手法を自動化し、従来の機械学習における自動ハイパーパラメータ最適化と似たプロセスで進めます。
このチュートリアルでは、APEの基本原理、有効なプロンプト生成戦略、事例選択など関連技術を見ていきます。
さらに、既存のライブラリに頼ることなく、APEプログラムを一から手作業で書く実践的な作業にも挑戦します。
このアプローチにより、APEの仕組みをより深く理解し、将来的に提供されるフレームワークを上手に活用するための基礎を築くことができます。
出典 : Automated Prompt Engineering: The Definitive Hands-On Guide https://towardsdatascience.com/automated-prompt-engineering-the-definitive-hands-on-guide-1476c8cd3c50