生成AI アプリの精度向上ワークフロー プロンプトの自動最適化による改善基盤の構築 Agent 開発を支えるツール構築Hackaton pythonista 

1. 課題 2 / 16 

課題 生成AI アプリケーションの精度向上には、 自動評価のための LLM-as-a-Judge が必要。 LLM-as-a-Judge の精度を向上するには、良い・悪いの基準を human annotation と して与えるのが一般的 しかし、次の 3 つが課題となる: 1. Human annotation を適切に行うこと（負荷・一貫性・品質） 2. Human annotation から信頼性の高い LLM-as-a-Judge を作成すること 3. LLM-as-a-Judge の評価結果からアプリケーションのプロンプトを改善すること 必要なのは、人間の負担を抑えつつ、 評価エージェントと生成エージェントを改善する仕組み。 3 / 16 

2. ワークフロー全体像 4 / 16 

ワークフロー全体像 5 / 16 

Weave による構成 - プロンプトのバージョン管理: Weave Prompts で生成・評価プロンプトを管理 - ログの収集・管理: Weave Traces で生 成・評価・人間評価を一元化 - 改善に必要なデータを Weave から取得し、4 ・5 の自動化を実現 6 / 16 

プロンプトの自動化手法 ドメインエキスパートのフィードバックを分析し、 文章生成・評価エージェントのプロンプトを改善する「調整エージェント」を用意。 手法 ねらい 主な入力データ 速度 / 品質の傾向 meta prompt 既存プロンプトを LLM に分析させ、改善文面を提 案 Weave から取得した直近ログ 速い / 安定性はデータ依存 fewshot 実例（入出力ペア）を使って、模倣しやすい改善 案を作る 実ログを few-shot 例として再 構成 中程度 / 実例に沿った改善が得や すい gepa 複数目的（精度・安定性など）を反復最適化 実ログ + GEPA の探索設定 遅い / 最も本格的で高品質を狙い やすい Judge プロンプト改善・生成プロンプト改善の両方で、手法を切り替えて利用可能。 GEPA については、ax ライブラリを試したが LLM との相性が悪く使い勝手も良くなかったため、Claude にスクラッチで実装させた。 7 / 16 

3. チューニング結果例 8 / 16 

Judge プロンプト改善結果 9 / 16 

生成プロンプト改善結果 10 / 16 

生成プロンプト改善前後の精度比較 11 / 16 

生成プロンプトの改善差分 12 / 16 

4. デモ 13 / 16 

デモ 職務経歴書アシスタントの動作と、Weave 連携を実演。 デモアプリ: wandb-agent-hackathon.vercel.app リポジトリ: github.com/eycjur/wandb_agent_hackathon 14 / 16 

得られた知見 ・ある程度汎用的なメタプロンプトやアルゴリズムで改善できた ・人間によるアノテーションからプロンプトの改善方法を FB として作成できた ・人間によるレビューを反映することで、より意図した内容に生成内容を調整できる可能性がある ・なお、GEPA については ax ライブラリを試したが LLM との相性が悪く使い勝手も良くなかった ため、Claude にスクラッチで実装させた 15 / 16 

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