Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
プロンプトエンジニアリングでがんばらない-Agentic Workflow へ-近藤憲児
Search
Kenji KONDO
April 24, 2024
Technology
6
4k
プロンプトエンジニアリングでがんばらない-Agentic Workflow へ-近藤憲児
Kenji KONDO
April 24, 2024
Tweet
Share
More Decks by Kenji KONDO
See All by Kenji KONDO
AI_Agent_の作り方_近藤憲児
kenjikondobai
19
7k
なぜ今 AI Agent なのか _近藤憲児
kenjikondobai
4
6k
「これが最小になる値はな〜んだ?」問題_最適化問題を考える_近藤憲児
kenjikondobai
0
200
AI ChatBot 開発 Tips-近藤憲児
kenjikondobai
0
200
最適ワークスとAI-近藤憲児
kenjikondobai
0
77
LLMの評価-近藤憲児
kenjikondobai
1
400
スカイディスクの LLM の取り組み-近藤憲児
kenjikondobai
0
330
Spring Cloud Data Flow で構成される IIJ IoTサービス
kenjikondobai
0
370
Other Decks in Technology
See All in Technology
ライブサービスゲームQAのパフォーマンス検証による品質改善の取り組み
gree_tech
PRO
0
440
退屈なことはDevinにやらせよう〜〜Devin APIを使ったVisual Regression Testの自動追加〜
kawamataryo
4
1.1k
AI エージェントとはそもそも何か? - 技術背景から Amazon Bedrock AgentCore での実装まで- / AI Agent Unicorn Day 2025
hariby
3
590
Grafana Meetup Japan Vol. 6
kaedemalu
1
200
データアナリストからアナリティクスエンジニアになった話
hiyokko_data
2
330
Grafana MCPサーバーによるAIエージェント経由でのGrafanaダッシュボード動的生成
hamadakoji
1
1.1k
エラーとアクセシビリティ
schktjm
0
390
サンドボックス技術でAI利活用を促進する
koh_naga
0
150
実運用で考える PGO
kworkdev
PRO
0
130
制約理論(ToC)入門
recruitengineers
PRO
9
3.7k
Snowflakeの生成AI機能を活用したデータ分析アプリの作成 〜Cortex AnalystとCortex Searchの活用とStreamlitアプリでの利用〜
nayuts
0
150
オブザーバビリティが広げる AIOps の世界 / The World of AIOps Expanded by Observability
aoto
PRO
0
260
Featured
See All Featured
Being A Developer After 40
akosma
90
590k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
9
800
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.2k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
351
21k
Navigating Team Friction
lara
189
15k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.6k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
How GitHub (no longer) Works
holman
315
140k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
61k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.9k
Transcript
プロンプトエンジニアリングで がんばらない − Agentic Workflow へ −
- LLM アプリの品質(出力の安定性、速度など)を上げる手段として、 プロンプトエンジニアリング以外の手段があるということ - この手段に隣接した領域として Agentic Workflow と呼ばれるデザインパター ンがあること
- さわりだけご紹介 今日お伝えしたいこと
「Discord で雑に共有された記事をなんでも要約する」自作アプリ • YouTube の動画 • arXiv の論文 •
SpeakerDeck のスライド • Web 上の記事 • … “Summarize Anything”
• Router で何の要約を求められているかを判断 • 判断に基づいて、専用の Summarizer に要約を任せる “Summarize Anything” のアーキテクチャ
Router YouTube Summarizer Web Summarizer arXiv Summarizer どの Summarizer に 委譲すべきかを判断 … ページに アクセスして本 文を取得して 要約 委譲
Router でやりたいこと • そもそも要約を必要とする文章 なのかを判断する • URL の文字列を抽出 • その
URL が YouTube なのか arXiv なのかの判断 • これら結果を JSON として出力 させる(以下はその例) Router の実装(昔) { "summary_required": true, "url": "https://arxiv.org/pdf/2402.05120.pdf", "method": "arXiv" }
問題 • 品質が全然安定しない。体感 3 割失敗 する ◦ JSON の所定のフォーマットになら ない
◦ URL があるのにそれを抽出しない ◦ … → プロンプトエンジニアリングを頑張ったが、 すぐに限界を感じた Router の実装(昔)
処理を分けた Router の実装(今) URL 抽出 URL から委 譲先を 選択 →
動作が劇的に安定した。ほぼ 100 % 間違わない。 URL の文字列 “論文 https://arxiv.org…” “arXiv” Router
さらに LLM の性能を落 とした Router の実装(今) URL 抽出 URL から委
譲先を 選択 → 品質に変化なし。むしろ速度上がるし、コスト下がるしで、嬉しい Router gpt-4 → gpt-3.5-turbo gpt-4 → gpt-3.5-turbo
• 「zero-shot で巧妙にプロンプトエンジニアリングをして頑張る」よりも「命令をシン プルにしたタスクを多量に LLM に依頼する」ほうがよい • 「zero-shot で gpt-4
や claude-3-opus のような賢い LLM を使う」よりも 「gpt-3.5-turbo や claude-3-haiku のような賢くないけど軽量でコスト低い LLM を 細かく使う」ほうが、品質も速度もコストも満足いく この手法は普遍性があるな、と思っていた。 他にも例えば、要約した文章が日本語じゃなかったり、制約条件をちゃんと守っていなかったりした ときも、もう一度 LLM を call してそれを添削してもらう、ということをすると、およそ満足の行く品質 で安定して出力された。 あと、自然とモジュール化の考え方になっているので、それぞれのモジュール別に改善やテストな どがやりやすい。 「LLM を call しまくる」という戦略
“Agentic Workflow” 単なる経験則に過ぎなかったけども、最近 Andrew Ng がまさにこれに関連したこ とを言っている動画を見つけた そこでは Agentic Workflow
という名前で、 LLM アプリの性能を上げる方法を説明 していた
“Agentic Workflow” 「エッセイをバックスペース無しではじめから最後まで間違えの無いように書いて」と 依頼するよりも、「アウトラインを抽出して」「それに対してドラフトを書いて」「それを 添削して」... と分けて依頼するアイディア https://youtu.be/sal78ACtGTc?si=vFpxwR47DoNaQqiz
“Agentic Workflow” zero-shot の GPT-4 よりもAgentic Workflow を適用し た GPT-3.5
のほうが良い評価を得ている。 https://youtu.be/sal78ACtGTc?si=vFpxwR47DoNaQqiz 上の 4 つのデザインパターンについて述べられてい る。 → Agentic Workflow や Agent については、今いろいろ実装して試している(そして苦労し ている)。役に立ちそうなこと見つけたら、また共有します!