Promptomatix: 面向大型语言模型的自动提示优化框架

Promptomatix: 面向大型语言模型的自动提示优化框架论文概述本文是一篇关于提示工程的框架设计论文，由 Rithesh Murthy 等8位研究者共同完成。 Promptomatix是一个自动提示优化框架，能够将自然语言任务描述转换为高质量提示，无需手动调优或领域专业知识。该系统支持轻量级元提示优化器和DSPy驱动的编译器，具有模块化设计便于未来扩展。系统会分析用户意图，生成合成训练数据，选择合适的提示策略，并使用成本感知目标迭代优化提示，在减少提示长度和计算开销的同时实现竞争力或更优的性能。 研究目标本研究的主要目标包括： 引入Promptomatix框架，可从自然语言描述自动优化提示 支持基于元提示和DSPy驱动的两种优化方法 实现成本感知优化目标，平衡性能和效率 研究背景当前挑战 提示设计复杂：如何设计有效的提示来引导模型生成高质量输出 优化困难：手动优化提示既耗时...

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