Promptomatix: 自动提示优化框架
将自然语言任务描述转化为高质量提示的零配置框架
框架定义与目的
Promptomatix是Salesforce AI Research开发的自动提示优化框架，旨在解决传统提示工程中的手动性、不一致性和非专家用户难以访问的问题。该框架将自然语言任务描述转化为高质量提示，无需手动调整或领域专业知识，使大语言模型的使用更加民主化。
框架架构
配置组件
智能参数提取和设置，包含提示配置、数据配置、DSPy配置和LLM配置四个子模块
优化引擎
实现核心算法创新，包含智能合成数据生成、高级提示优化和综合评估框架
输出组件
管理优化结果的交付和持久化，提供优化提示、合成数据生成结果和有状态会话管理
反馈组件
实现用户交互系统，包含合成数据反馈、优化提示反馈和自动反馈生成机制
核心创新点
智能任务分类
分析用户输入以识别任务类型，从分类、问答到生成等多样化任务
自适应模块选择
自动选择最优提示技术，如Chain-of-Thought、Program-of-Thought等
多阶段合成数据生成
四阶段管道确保数据质量和多样性，解决数据瓶颈问题
成本-性能权衡优化
提供可配置策略，根据用户需求自动调整计算资源
工作流程
Promptomatix的优化流程从用户输入自然语言任务描述开始，经过配置、优化、输出和反馈四个阶段，形成完整的优化循环。
用户输入
→
配置分析
→
优化处理
→
优化输出
→
反馈改进
性能评估
Promptomatix在5个任务类别上进行了评估，均取得了竞争性或更优的性能，同时减少了提示长度和计算开销。
数学推理
GSM8K
准确率: 73.2%
问答
SQuAD_2
BertScore: 0.913
文本分类
AG News
F1分数: 0.858
摘要
XSum
BertScore: 0.865
文本生成
CommonGen
BertScore: 0.902
优势与应用场景
零配置设计：用户无需技术背景，只需自然语言描述任务
端到端自动化：从意图分析到性能评估的完整优化流程
成本感知优化：平衡性能与计算效率，降低部署成本
多场景适用：适用于技术用户、AI代理和企业用户