微软发布上千行代码的PromptWizard，迈向全自动化提示词工程新时代

提示词工程的痛点与变革

在大语言模型（LLM）蓬勃发展的今天，提示词工程（Prompt Engineering）已经成为AI应用开发中不可或缺的关键环节。然而，手动设计和优化提示词不仅耗时耗力，而且往往需要领域专家的深度参与。特别是在处理不同任务时，每次都需要重新设计和调整提示词，这种重复性的工作极大地限制了AI应用的快速迭代和规模化部署。

图片由修猫创作

“在这样的背景下，微软研究院的印度研究团队提出了一个革命性的解决方案——PromptWizard框架，这是一个完全自动化的提示词优化系统，它通过自我进化和自适应机制，能够自动生成高质量的任务特定提示词。

论文发表于2024年5月份，因为当时没有给出代码，所以一直没有引起足够的重视。这几天代码放出来了，主逻辑代码core_logic.py仅609行，但功能异常强大：

✨ 自动生成高质量提示词

🔄 自动生成推理链

👨‍💼 自动生成专家角色

🎯 自动生成任务意图

📝 自动生成多样化示例

⚡ 自动生成序列化优化

🔗 自动生成自生成推理链

🎨 自动生成任务意图和专家角色整合

具体的优化过程示例如图5所示，通过多轮迭代和优化，系统能够不断改进提示词的质量。

关于自我进化部分您可以看一看以下文章中的第二篇，Google DeepMind PROMPTBREEDER，2023年9月的论文，让AI系统不再被动地执行人类设计的提示，而是能够自主进化出更优秀的提示策略，从而大幅提升自身的推理能力和问题解决能力。

最终的实验结果(如表1所示)进一步证实了PromptWizard在各类任务上的卓越表现，特别是在算术推理等具有挑战性的任务中表现出色。

技术创新：自我进化的优化机制

PromptWizard最显著的技术创新在于其独特的自我进化机制。与现有的提示词优化方法相比，它采用了一种基于反馈的批评和综合过程，能够在探索和利用之间取得有效平衡。

🔑 关键步骤

1.提示词生成

• 处理高层次问题描述
• 利用大语言模型进行变异、评分
• 执行批评、综合、推理和验证

2.反馈驱动的优化

• 通过独特的反馈机制
• 对提示词进行批评和改进
• 实现系统性的质量提升

3.双重优化策略

• 优化提示词指令
• 优化上下文学习示例
• 全面提升模型性能

系统架构与工作流程

PromptWizard采用了一个结构清晰、层次分明的系统架构(如图1所示)。

📊 关键工作阶段

1.输入阶段

• 接收问题描述
• 初始提示词指令
• 训练样本输入

2.迭代优化阶段

“通过迭代优化机制(如图3所示)对提示词进行持续改进。这个过程包含了批评和反馈的循环，确保每次迭代都能产生更好的结果。

1.序列化优化阶段

• 如图4所示，系统采用序列化方式优化指令和示例
• 更好地捕捉两者之间的关联性

2.示例生成与整合

• 生成合成示例
• 整合任务意图和专家角色
• 如图6和图7所示的流程

💫 性能优势

在实际性能表现上，PromptWizard展现出了显著的优势：

“在GSM8k、AQUARAT和SVAMP等算术推理数据集上，PromptWizard展现出了优秀的性能。例如，在GSM8k数据集上，它实现了90%的准确率，比基线方法提高了15个百分点以上。

与现有方法相比，PromptWizard在API调用次数和token使用量上都实现了显著的降低：

• 每个任务平均仅需69次API调用
• 其他方法可能需要数千次调用
• 效率提升直接转化为成本节省

框架详解：五大核心组件

🛠️ 核心组件构成

1.提示词指令迭代优化

“通过多轮迭代优化提示词指令，包含生成、评估、批评和改进的完整循环。

2.多样化示例选择

• 识别代表性示例
• 分类为正面和负面案例
• 确保场景覆盖完整性

3.序列化优化

• 有机结合提示词指令和示例优化
• 通过批评和综合生成新示例
• 形成良性优化循环

4.自生成推理链

• 自动生成详细推理链
• 增强问题解决能力
• 确保内容质量

5.任务意图和专家角色整合

• 提升模型性能
• 确保内容符合人类思维
• 保持专业标准

实验验证：卓越的性能表现

📈 性能指标

1.基准测试性能

“在BIG-Bench指令归纳（BBII）数据集上，在19个具有挑战性的任务中的13个任务上取得最佳性能。

2.算术推理能力

• GSM8k数据集：**90%**准确率
• 超越基线方法15个百分点
• 展现出色的推理能力

3.领域特定任务

• BigBench Hard（BBH）数据集
• 23个挑战性任务
• 平均准确率88.1%
• 提升13个百分点

4.成本效益分析

“API调用次数减少5-60倍，显著节省计算资源和时间。

实用价值：降本增效的实践应用

💎 核心优势

1.训练数据需求低

• 仅需5个训练样本
• 性能仅下降5个百分点
• 适合资源受限场景

2.适应性强

• 支持不同规模语言模型
• 从GPT-3.5到Llama-70B
• 保持稳定性能

3.成本优势

• 显著降低API调用次数
• 减少token使用量
• 平均仅需69次调用

4.可解释性强

• 提示词可读性好
• 便于理解和调试
• 提升工程效率

核心实现：关键算法与代码架构

看一下PromptWizard的代码，采用了模块化的设计架构，主要包含以下几个核心模块：

1.提示词优化引擎（promptopt）：这是框架的核心模块，负责整个提示词优化过程的协调和管理。主要包含以下组件：

• instantiate.py：实现了提示词优化的主要逻辑，包括提示词生成、评估和优化的核心算法
• runner.py：负责优化过程的执行和控制
• utils.py：提供各种辅助功能
• constants.py：定义了系统使用的常量和配置参数

2.参数日志记录（paramlogger）：这个模块负责记录和追踪优化过程中的各种参数变化，帮助理解和调试优化过程。它能够：

• 记录每次迭代的提示词变化
• 追踪性能指标的变化
• 保存中间结果供后续分析

3.通用功能模块（common）：提供了框架所需的基础功能支持，包括：

• 数据处理和转换
• 模型接口封装
• 评估指标计算
• 错误处理机制

4.优化技术库（techniques）：包含了各种提示词优化技术的具体实现，例如：

• 变异算法：生成提示词的不同变体
• 评分机制：评估提示词的效果
• 批评和综合：优化提示词质量
• 示例生成：创建和优化示例

系统的工作流程如下：

1.初始化阶段：

def initialize_optimization(problem_description, training_samples):
    # 初始化优化器
    optimizer = PromptOptimizer(
        model_type="gpt-3.5-turbo",
        max_iterations=5,
        batch_size=25
    )
    
    # 设置初始提示词和示例
    initial_prompt = generate_initial_prompt(problem_description)
    examples = select_diverse_examples(training_samples)
    
    return optimizer, initial_prompt, examples

2.参数日志记录（paramlogger）

• 记录迭代变化
• 追踪性能指标
• 保存中间结果

3.通用功能模块（common）

• 数据处理转换
• 模型接口封装
• 评估指标计算

4.优化技术库（techniques）

• 变异算法实现
• 评分机制设计
• 批评和综合优化

🔄 核心工作流程

def optimize_prompt(optimizer, initial_prompt, examples):
    for iteration in range(optimizer.max_iterations):
        variants = optimizer.generate_variants(initial_prompt)
        scores = optimizer.evaluate_variants(variants, examples)
        best_variant = select_best_variant(variants, scores)
        feedback = optimizer.get_critique(best_variant)
        improved_prompt = optimizer.synthesize(best_variant, feedback)
        initial_prompt = improved_prompt
    
    return improved_prompt

1.示例优化过程：

def optimize_examples(optimizer, prompt, initial_examples):
    # 分析示例
    example_feedback = optimizer.analyze_examples(initial_examples)
    
    # 生成合成示例
    synthetic_examples = optimizer.generate_examples(example_feedback)
    
    # 验证示例质量
    validated_examples = optimizer.validate_examples(synthetic_examples)
    
    # 生成推理链
    examples_with_reasoning = optimizer.add_reasoning_chains(validated_examples)
    
    return examples_with_reasoning

2.任务意图和专家角色整合：

def integrate_intent_and_persona(optimizer, prompt, task_description):
    # 提取任务意图
    task_intent = optimizer.extract_intent(task_description)
    
    # 生成专家角色
    expert_persona = optimizer.generate_expert_persona(task_intent)
    
    # 整合到提示词中
    final_prompt = optimizer.integrate_components(
        prompt,
        task_intent,
        expert_persona
    )
    
    return final_prompt

这种模块化的设计使得系统具有很好的可扩展性和维护性。每个模块都可以独立更新和优化，同时通过统一的接口进行协作。系统还实现了完整的错误处理和日志记录机制，确保了优化过程的可靠性和可追踪性。

def optimize_examples(optimizer, prompt, initial_examples):
    # 分析示例
    example_feedback = optimizer.analyze_examples(initial_examples)
    
    # 生成合成示例
    synthetic_examples = optimizer.generate_examples(example_feedback)
    
    # 验证示例质量
    validated_examples = optimizer.validate_examples(synthetic_examples)
    
    # 生成推理链
    examples_with_reasoning = optimizer.add_reasoning_chains(validated_examples)
    
    return examples_with_reasoning

3.任务意图和专家角色整合：

def integrate_intent_and_persona(optimizer, prompt, task_description):
    # 提取任务意图
    task_intent = optimizer.extract_intent(task_description)
    
    # 生成专家角色
    expert_persona = optimizer.generate_expert_persona(task_intent)
    
    # 整合到提示词中
    final_prompt = optimizer.integrate_components(
        prompt,
        task_intent,
        expert_persona
    )
    
    return final_prompt

这种模块化的设计使得系统具有很好的可扩展性和维护性。每个模块都可以独立更新和优化，同时通过统一的接口进行协作。系统还实现了完整的错误处理和日志记录机制，确保了优化过程的可靠性和可追踪性。

结语

“PromptWizard的出现代表了提示词工程领域的一个重要里程碑。它解决了当前提示词优化中的关键痛点。随着技术的不断发展和完善，我们有理由期待看到更多基于PromptWizard的创新应用和突破。