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
4.4k
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倫理」以前_近藤憲児
kenjikondobai
1
38
AI_Agent_の作り方_近藤憲児
kenjikondobai
19
7.4k
なぜ今 AI Agent なのか _近藤憲児
kenjikondobai
4
6.4k
「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
220
AI ChatBot 開発 Tips-近藤憲児
kenjikondobai
0
220
最適ワークスとAI-近藤憲児
kenjikondobai
0
90
LLMの評価-近藤憲児
kenjikondobai
1
430
スカイディスクの LLM の取り組み-近藤憲児
kenjikondobai
0
350
Spring Cloud Data Flow で構成される IIJ IoTサービス
kenjikondobai
0
400
Other Decks in Technology
See All in Technology
20251219 OpenIDファウンデーション・ジャパン紹介 / OpenID Foundation Japan Intro
oidfj
0
600
Snowflake Industry Days 2025 Nowcast
takumimukaiyama
0
150
日本Rubyの会: これまでとこれから
snoozer05
PRO
6
250
Oracle Database@Azure:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
3
230
[Neurogica] 採用ポジション/ Recruitment Position
neurogica
1
140
_第4回__AIxIoTビジネス共創ラボ紹介資料_20251203.pdf
iotcomjpadmin
0
160
Agentic AIが変革するAWSの開発・運用・セキュリティ ~Frontier Agentsを試してみた~ / Agentic AI transforms AWS development, operations, and security I tried Frontier Agents
yuj1osm
0
170
Autonomous Database - Dedicated 技術詳細 / adb-d_technical_detail_jp
oracle4engineer
PRO
5
11k
『君の名は』と聞く君の名は。 / Your name, you who asks for mine.
nttcom
1
140
Cloud WAN MCP Serverから考える新しいネットワーク運用 / 20251228 Masaki Okuda
shift_evolve
PRO
0
130
ペアーズにおけるAIエージェント 基盤とText to SQLツールの紹介
hisamouna
2
2k
AWS Lambda durable functions を使って AWS Lambda の15分の壁を超えてみよう
matsuzawatakeshi
0
110
Featured
See All Featured
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
58
41k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
990
How to audit for AI Accessibility on your Front & Back End
davetheseo
0
130
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
6.8k
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.1k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.5k
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
61
47k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.3k
The Limits of Empathy - UXLibs8
cassininazir
1
200
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
39k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
240
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!