LLMアプリケーションの開発では、プロンプトのチューニングに多くの時間を費やすことになります。 評価スコアの向上、新モデルに対応したプロンプトの調整など、プロンプトの試行錯誤は多大な労力を要します。 LLMアプリケーション開発者の多くが、プロンプトの調整を自動化したいと考えたことがあるのではないでしょうか。 そのようなプロンプト最適化フレームワークとして最も有名なのが「DSPy」です。 この勉強会では、プロンプト最適化フレームワーク「DSPy」に入門します。 DSPyの統合サービスを提供するDatabricks社との共催イベントとして、Databricks社のTomu Hirata氏によるDSPyの入門から始まり、DSPyの実践的なデモンストレーションなどを交えた勉強会となります。