# PromptWizard [[Microsoft]] が開発した離散[[プロンプト最適化]]フレームワーク(arXiv:2405.18369、Agarwal・Dani・Ganu・Nambi、2024)(Source: [[@2025__arXiv__eARCO - Efficient Automated Root Cause Analysis with Prompt Optimization]] §3.1)。 ## 設計 PromptWizard は初期プロンプトと少数のトレーニング事例を入力として受け取り、以下の 4 段階をイテレーティブに繰り返して最適化を行う: 1. **Mutate**: 事前定義された「思考スタイル」を適用して 1 回の LLM 呼び出しでプロンプト変種を生成 2. **Score**: 多様なトレーニングサンプルのバッチで変種プロンプトを評価・スコアリング 3. **Critique**: 最高スコアプロンプトの強みと弱みのフィードバックを生成 4. **Synthesize**: フィードバックを元にプロンプトをさらに改善 このフィードバック駆動ループは探索と活用のバランスを保ち、100 回未満の LLM クエリで収束する。さらに Reasoning(Chain-of-Thought 埋め込み)と Validation の段階でハルシネーションを防ぎ、**Task Intent** と **Expert Persona** を最終プロンプトに追加する。 プロンプト命令のチューニングとインコンテキスト事例のチューニングは同時進行し、互いの知識を活用して相互最適化(知識の双方向移転)が行われる点が特徴的である。 ## 採用事例 - [[eARCO]]: Microsoft のクラウドインシデント RCA タスクへの応用。Manual-SS 比で GPT-4o で 21% 精度向上(Source: [[@2025__arXiv__eARCO - Efficient Automated Root Cause Analysis with Prompt Optimization]]) ## 関連 - ソース: [[@2025__arXiv__eARCO - Efficient Automated Root Cause Analysis with Prompt Optimization]] - 開発元: [[Microsoft]] - 関連概念: [[プロンプト最適化]] - 採用システム: [[eARCO]]