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
4.7k
6
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
More Decks by Kenji KONDO
See All by Kenji KONDO
「AI倫理」以前_近藤憲児
kenjikondobai
1
76
AI_Agent_の作り方_近藤憲児
kenjikondobai
19
7.8k
なぜ今 AI Agent なのか _近藤憲児
kenjikondobai
4
7k
「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
290
AI ChatBot 開発 Tips-近藤憲児
kenjikondobai
0
280
最適ワークスとAI-近藤憲児
kenjikondobai
0
120
LLMの評価-近藤憲児
kenjikondobai
1
480
スカイディスクの LLM の取り組み-近藤憲児
kenjikondobai
0
390
Spring Cloud Data Flow で構成される IIJ IoTサービス
kenjikondobai
0
460
Other Decks in Technology
See All in Technology
TypeScript入門 2026
recruitengineers
PRO
2
460
AIは実装を速くする。では、私たちは何を今作るべきか?-立場を越えてリリースに向き合ったチーム開発の実践 / 20260801 Hiromi Nakaya and Naoki Takahashi
shift_evolve
PRO
3
420
Forza Horizon 6 のテレメトリ機能で 自動運転に使えそうな学習データを集める話
henjin0
0
140
今こそ聞きたいソフトウェア設計 ドメイン駆動設計再入門
masuda220
PRO
17
6.3k
FORENSIA: ローカルLLMフォレンジックハーネス
sumeshi
2
250
Software Supply Chain Attackからクラウド環境を守るためにできること
lhazy
2
190
トヨタ⽣産⽅式(TPS)⼊⾨
recruitengineers
PRO
2
570
[しろおび夏祭り2026] チャットするAIから、作業するAIへ - 使われ方の変化と、その裏側で起きていること
kk0n
0
1.6k
QAエンジニア起点で進める、SmartHRにおける信頼性向上について
kaomi_wombat
1
120
20260608_Codexの可能性_ノンプログラマー向け_大城追記
doradora09
PRO
0
770
『三匹の子ぶた』から学ぶネットワークセキュリティの昔と今 / Network Security: Then and Now Through the Lens of The Three Little Pigs
nttcom
1
1.7k
【CEDEC2026】『Relink』を拡張せよ - 『GRANBLUE FANTASY: Relink - Endless Ragnarok』の開発速度と品質を守るCI運用
cygames
PRO
0
130
Featured
See All Featured
How To Speak Unicorn (iThemes Webinar)
marktimemedia
1
520
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
247
13k
[SF Ruby Conf 2025] Rails X
palkan
2
1.2k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
28
3.6k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.5k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
34
2.8k
Designing for Timeless Needs
cassininazir
1
430
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.8k
Hiding What from Whom? A Critical Review of the History of Programming languages for Music
tomoyanonymous
3
1.1k
Mozcon NYC 2025: Stop Losing SEO Traffic
samtorres
1
470
Optimizing for Happiness
mojombo
378
71k
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!