LLM(Copilot)を最大限活用するための取り組みとその副産物

「CHUO_Tech #4 LLM活用について語ろう！」にて
2024/08/20(火)

https://chuo-tech.connpass.com/event/324549/

Transcript

1. 2024/08/20 CHUO_Tech #4 LLM(Copilot)を最大限活用するための 取り組みとその副産物
2. ほりしょー ハコベル株式会社 サーバーサイドエンジニア @H0R15H0 https://youtu.be/ZFTW6Ete9eE?feature=shared https://zenn.dev/hacobell_dev/articles/131cbcb873e8ba https://zenn.dev/hacobell_dev/articles/4bf484a360d343
3. 話すこと GitHub Copilotによる回答の正確性を高めるための取り組み 取り組みによる思わぬ副産物
4. 正確性を向上させるためには？ プロンプトエンジニアリングのテクニックをコードベースに落とし込む 1 コードベースのスタイル・命名規則に一貫性を （Few-shot prompting） 2 モジュールを小さく分割し、依存順に実装 （Prompt Chaining）
5. プロンプト: 出力: デモを提供し文脈を学習させる テクニック 1. Few-shot prompting
6. コードベースに一貫性を持たせる 1. Few-shot prompting Copilotはコードベースをプロンプト(文脈)とし、Few-shot promptingを図る コードベースに一貫性がない状態＝デモがない （＝Few-shot promptingが行えない） 一貫性のない状態 意味の欠如した命名 誤ったコメント・不要なコメント ベストプラクティス・基本的な設計原則を違反した実装
7. 複雑なタスクを複数のサブタスクに分割するテクニック 2. Prompt Chaining 複雑なタスク サブタスク1 サブタスク2
8. 複雑なコードはモジュールを適切に分割 小さなモジュールに分割することで複雑性を排除 2. Prompt Chaining コーディングにおける複雑なタスクとは？ 複雑なドメインロジックの実装 依存関係の多いモジュールの実装 複雑なタスクのままコードは当然困難
9. モジュールを依存関係の順に実装 2. Prompt Chaining 依存の向き 実装の流れ A B C D E 上位モジュールでは下位モジュールをうまく利用したコード生成が可能に
10. 副産物：既存コードの問題点が明白に 1 コードベースのスタイル・命名規則に一貫性を（Few-shot prompting） 2 モジュールを小さく分割し、依存順に実装（Prompt Chaining） 暗黙的・形式化されていないコーディングスタイルを明示 コードに潜む“臭い”に対する嗅覚の向上 コード保守性の向上 手戻りの軽減
11. まとめ 効率化以上の恩恵があった うまく回答が得られない時は自分のコードを怪しむいい機会 コードベース（＝プロンプト）のプロンプトエンジニアリングを意識 1 コードベースのスタイル・命名規則に一貫性を（Few-shot prompting） 2 モジュールを小さく分割し、依存順に実装（Prompt Chaining）