最近北京で開催されたPromptPilot製品発表会において、火山エンジンはその新しいAIプロンプト工学プラットフォーム「PromptPilot」を正式にリリースしました。今回の発表会は開発者、企業顧客、技術愛好家向けに行われ、PromptPilotが大規模モデルアプリケーションにおける核心的な課題を効果的に解決する方法を紹介することを目的としています。

大規模モデル技術の急速な発展とコストの継続的な低下に伴い、火山エンジンの技術責任者許偉は、現在実際の業務応用において三大課題に直面していると指摘しました。それは、要件の表現が不明確であること、モデルの能力の境界が曖昧であること、そして文脈の動的適応が難しいことです。伝統的なプロンプトの作成プロセスは「錬金術」と似ており、経験と繰り返しの試行錯誤に大きく依存しており、効果の安定性を保証するのが難しいのです。

人工知能の脳 大規模モデル (2)

図の出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney

これらの問題を解決するために、PromptPilotは「データ駆動 + 交互協調」のシステム工学的方法を採用し、3つの主要な能力を中心に構築しています。それは、ガイド付き要件探索プラットフォーム、自動プロンプト最適化エンジン、および閉ループ反復によるBadcase洞察メカニズムです。このプラットフォームは、プロンプト開発を再利用可能で測定可能、さらに持続可能な最適化が可能な標準化されたプロセスに変革することを目指しています。

プロンプトの最適化に加えて、PromptPilotは包括的なAIエンジニアリングエコシステムも構築しました。アルゴリズムエンジニアの王鐵飛は、PromptPilotの機能がプロンプト生成、複数モデル評価、知識ベースの統合、多モーダル理解など多方面にわたっていると説明しました。例えば、「質問工場」では高品質なプロンプト案を迅速に生成でき、また「回答工場」では理想の回答の生成と校正、評価基準のサポートが可能です。このプラットフォームの文脈工学の能力は、企業独自の知識ベースと組み合わせることで、出力の正確性とビジネスとの適合度を大幅に向上させます。

発表会では、アイデアフローのAI製品責任者鄭世宇氏がPromptPilotを使用した成功事例を共有しました。「タートルソープ（海亀湯）」という複雑な論理推論プロジェクトにおいて、チームはプロンプトのイテレーションサイクルを10時間から30分に短縮し、エラー率は80%以上減少し、ユーザーとのインタラクティブ性とコンテンツの豊かさが大幅に向上しました。

さまざまなユーザーのニーズに対応するため、PromptPilotは複数のバージョンをリリースしました。個人開発者向けには無料版とスタンダード版があり、チームでの協業をサポートするチーム版もあります。新規登録ユーザーは10月31日までに無条件のクーポンを取得し、プラットフォーム内の各種リソースとサービスを体験できます。

火山エンジンは、今後もPromptPilotの能力の進化を進め、開発者とともによりオープンで効率的で信頼性のある大規模モデルアプリケーションエコシステムを構築していきたいと考えています。