LangChainの公式ブログ「The Prompt Landscape」は、Prompt Engineeringの進化とその影響についての詳細な洞察を提供しています。この記事は、LangChain Hubの導入から現在までの主要なテーマを概観し、興味深い例をハイライトしています。LangChainは、Prompt Engineeringの可能性を最大限に引き出すためのプラットフォームを提供しており、この記事はそのコンセプトを具体的に示しています。

https://blog.langchain.dev/the-prompt-landscape/

詳細な要約と解説:

• コンテキスト:
  Prompt Engineeringは、モデルの重みを更新せずにLLMの動作を制御する技術です。多様な用途のプロンプトが登場しており、プロンプトの管理の必要性が高まっています。LangChain Hubは、これらのニーズをサポートするために導入され、コミュニティのプロンプトを閲覧したり、自分のプロンプトを管理したりする場として機能しています。

• Reasoning:
  LLMを使って思考の過程を段階的に示すアプローチが人気です。このアプローチは、LLMに「ステップバイステップで考える」というシンプルな指示を与えることで、その思考過程を明示的にするものです。Deepmindは最近、LLMを使用してプロンプトを最適化し、"Take a deep breath and work on this problem step-by-step" という指示が最も効果的であることを発見しました。

• Writing:
  LLMのクリエイティブな能力を活用して、ライティングを向上させるプロンプトが広く受け入れられています。例として、@mattshumer_のGPT4プロンプトは、LLM生成テキストのスタイルをカスタマイズする方法を提供しています。

• SQL:
  企業のデータはしばしばSQLデータベースに格納されているため、LLMをSQLの自然言語インターフェースとして使用することに大きな関心が寄せられています。LangChainは、SQLデータベースのクエリツールを多数提供しています。

• Brainstorming:
  LLMは、ビジネスプランのアイディア生成など、ブレインストーミングのための強力なツールとして証明されています。@mattshumer_のビジネスプランアイディアプロンプトは、このアプローチの一例です。

• RAG (Retrieval augmented generation):
  RAGは、LLMの推論能力と外部データソースのコンテンツを組み合わせることで、事実の回想に特に有望です。

• LLM Graders:
  LLMを評価者として使用することは、OpenAIのクックブックやオープンソースプロジェクトで広く紹介されている強力なアイディアです。

• Synthetic Data generation:
  LLMを使用して合成データセットを生成する作業には多くの注目が集まっています。

• Code Understanding and Generation:
  コード解析は、GitHub co-pilotやCode Interpreterなどの人気のあるLLMの使用例の一つです。

• Summarization:
  コンテンツの要約は、LLMの強力な使用例です。長いコンテキストのLLMは、直接の要約のために70ページ以上を吸収することができます。

結論:

LangChain Hubには、さまざまなLLMを使用してプロンプトをワークショップやデバッグするためのプレイグラウンドがあります。これにより、ユーザーは自分のニーズに合わせてプロンプトをカスタマイズすることができます。