自动化提示词工程

自动化提示工程（Automated Prompt Engineering, APE）是一种用于自动化生成和优化大型语言模型（LLM）提示的技术，目的是提高模型在特定任务上的性能。APE的核心思想是将提示工程的过程自动化，类似于传统机器学习中的自动化超参数优化。

APE的工作原理包括以下几个关键步骤：

1. 初始提示：从一个初始提示开始，将其和数据集一起发送给目标LLM，生成基于数据集的响应。

2. 评估响应：使用标记数据集的真值来评估LLM生成的响应，确定模型的性能。

3. 优化提示：基于评估结果，优化器LLM会提出新的提示。

4. 迭代过程：重复生成响应、评估和优化提示的步骤，每次迭代都旨在改进提示，从而提高LLM的响应质量。

5. 选择最佳提示：在一定数量的迭代后或达到满意的性能水平时，选择表现最佳的提示。

APE的策略包括随机提示优化和通过提示优化（Optimisation by PROmpting, OPRO）。随机提示优化通过随机生成提示来探索可能的提示空间，而OPRO则利用先前迭代的结果，积极地对评估指标进行优化。

APE的实施涉及编码和算法，可能包括使用Python、特定的API和模型，如Vertex AI和Gemini 1.5模型。实施APE的目标是提高LLM在特定任务上的性能，同时减少手动调整提示所需的时间和努力。

APE的实现和研究正在不断发展，涉及各种技术和方法，包括遗传算法、代理规划和反射方法等。此外，还有一些现成的APE框架和库，如DSPy，它们提供了开箱即用的提示优化功能，但可能隐藏了优化过程的技术细节。