プロンプトの風景

## コンテキスト プロンプトエンジニアリングは、モデルの重みを更新することなくLLM（大規模言語モデル）の動作を制御できます。さまざまなユースケースに対応する多様なプロンプトが生まれています（例えば、[@dair_ai](https://twitter.com/dair_ai?ref=blog.langchain.com)の[プロンプトエンジニアリングガイド](https://www.promptingguide.ai/techniques?ref=blog.langchain.com)や、Lilian Wengによる[この優れたレビュー](https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/?ref=blog.langchain.com)をご覧ください）。[LLMの数](https://www.promptingguide.ai/models/collection?ref=blog.langchain.com)と異なるユースケースが増えるにつれて、プロンプトの発見可能性、共有、共同作業、デバッグをサポートするためのプロンプト管理に対する[需要が高まっています](https://twitter.com/omarsar0/status/1702327692363018361?s=20&ref=blog.langchain.com)。これらのニーズに対応するため、私たちは1ヶ月前に[LangChain Hub](https://smith.langchain.com/hub?ref=blog.langchain.com)を立ち上げ、コミュニティのプロンプトを検索したり、自分自身で管理したりするための拠点として機能させています。以下では、立ち上げ以降に私たちが確認したプロンプティングにおける主要なテーマの概要を提供し、興味深い例を強調します。 ## SQL エンタープライズデータの多くはSQLデータベースに格納されているため、LLMをSQLのための自然言語インターフェースとして使用することに関心が高まっています（当社の[ブログ記事](https://blog.langchain.com/llms-and-sql/)をご覧ください）。[いくつかの論文](https://arxiv.org/pdf/2204.00498.pdf?ref=blog.langchain.com)では、各テーブルのCREATE TABLE記述に続くSELECT文内の3つのサンプル行など、テーブルに関する特定の情報をLLMが与えられた場合、SQLを生成できることが報告されています。LangChainにはSQLデータベースへのクエリを実行するための多数のツールがあります（当社の[ユースケースガイド](https://python.langchain.com/docs/use_cases/qa_structured/sql?ref=blog.langchain.com)および[クックブック](https://python.langchain.com/docs/expression_language/cookbook/sql_db?ref=blog.langchain.com)をご覧ください）。 **例** - https://smith.langchain.com/hub/rlm/text-to-sql ## プロンプト最適化 [Deepmind](https://arxiv.org/pdf/2309.03409.pdf?ref=blog.langchain.com) の研究により、大規模言語モデル（LLM）がプロンプトを最適化できることが示されており、これは人間の指示と LLM 最適化後のプロンプトの間にある[翻訳モジュール](https://x.com/abacaj/status/1708847673732710718?s=20&ref=blog.langchain.com)の広範な可能性を示唆しています。この方向性を持つ興味深いプロンプトがいくつか確認されており、その良い例として [Midjourney](https://www.midjourney.com/home/?callbackUrl=%2Fapp%2F&ref=blog.langchain.com) が挙げられます。Midjourney は、プロンプトやパラメータフラグを通じて解き放たれる驚くべき創造的ポテンシャルを持っています。一般的な入力アイデア（2023年サンフランシスコプライドパレードでパフォーマンスを行うフレディ・マーキュリー、超写実的）を与えると、以下に示すように、そのアイデアを飾り立てる一連の N 個のプロンプトを生成できます： フレディ・マーキュリーがサンフランシスコプライドパレードのステージを熱狂させ、輝く金色の衣装をまとい、象徴的なマイクスタンドを手に取り、カラヴァッジョの超写実的スタイルを想起させる、鮮やかでダイナミックな描写 --ar 16:9 --q 2) **例** - https://smith.langchain.com/hub/hardkothari/prompt-maker - https://smith.langchain.com/hub/aemonk/midjourney_prompt_generator ## 結論 「Try It」ボタンを使用すれば、これらのプロンプトを誰でも簡単にテストできます： これにより、多くのモデルが無料で利用可能な、幅広い異なる大規模言語モデル（LLM）を用いてプロンプトの推敲やデバッグを行うためのプレイグラウンドが開きます：

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