ReAct/CoTプロンプティングの評価と改善

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本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。

ReAct/CoTプロンプティングの評価と改善

大規模言語モデル（LLM）の推論能力を引き出すReAct (Reasoning and Acting) やCoT (Chain-of-Thought) プロンプティングは、複雑なタスク解決において重要な役割を果たします。しかし、これらの高度なプロンプトは、その効果を最大限に引き出すために厳密な評価と継続的な改善が必要です。本稿では、ReAct/CoTプロンプティングの評価と改善に焦点を当て、そのプロセスを詳細に解説します。

1. ユースケース定義

本稿では、LLMを用いた以下のタスクを対象とします。

  • 複雑な問いへの正確な回答生成: 特定のテーマに関する多段階の論理的推論や、複数の情報源を統合する必要がある質問に対する回答。

  • 事実に基づいた情報検索と要約: 外部ツール（Web検索、データベースなど）を利用して情報を取得し、その内容を正確に要約するタスク。

  • 論理的推論を伴う問題解決: 数学的問題、コードのデバッグ、シナリオ分析など、明確な推論ステップを経て解決に至る問題。

これらのタスクにおいて、プロンプトは単に回答を生成するだけでなく、その回答に至るまでの思考過程や、必要に応じたツールの利用を明示的に行うことが求められます。

2. 制約付き仕様化（入出力契約）

プロンプトとLLMの挙動を明確にするための入出力契約を定義します。

入力契約

  • フォーマット: ユーザーからの自然言語クエリ。任意で追加のコンテキスト情報（例：{"context": "..."}）をJSON形式で提供可能。

  • 文字数: 最大8000文字（Gemini Proの入力制限を想定）。

  • 前提条件: 質問内容は明確であり、LLMがアクセス可能な情報源（ツール経由含む）で解決可能であること。

  • 失敗時の挙動: 入力形式が不正な場合、モデルはエラーメッセージを返す。

出力契約

  • フォーマット:

    • ReActプロンプトの場合：思考（Thought）、行動（Action）、観察（Observation）のステップを含むJSONまたは構造化されたテキスト。最終的な回答はFinal Answer:で明示。

    • CoTプロンプトの場合：思考の連鎖（Chain of Thought）を明記した上で、最終的な回答を生成する自然言語テキスト。

    • 厳守事項: 出力は常に有効なJSON（ReActの場合）または指定された構造化テキスト形式であること。

  • 文字数: 最大4000文字（Gemini Proの出力制限を想定）。

  • 成功基準:

    1. 最終回答の正答性（Factuality）。

    2. 推論過程の論理性と正確性（Reasoning Fidelity）。

    3. ツール利用の適切性（Tool Utilization Accuracy, ReActの場合）。

    4. 出力形式の遵守（Format Adherence）。

  • 失敗時の挙動:

    • タスク解決に失敗した場合: {"status": "failure", "message": "情報不足のため回答できませんでした。"} または類似のエラーメッセージ。

    • 出力フォーマットに違反した場合: {"error": "FORMAT_VIOLATION", "details": "期待されるJSON形式ではありません。"}。

  • 禁止事項:

    • 不適切なコンテンツ（ヘイトスピーチ、暴力、性的に露骨な内容など）の生成。

    • 個人情報や機密情報の開示。

    • 実在しない事実の捏造（Hallucination）。

    • モデル自身のトレーニングデータに関する詳細な情報の開示。

3. プロンプト設計

ここでは、評価対象となる3種類のプロンプト案を提示します。

3.1 ゼロショットCoTプロンプト

基本的なChain-of-Thought推論を促すプロンプトです。

あなたは論理的な思考を持つアシスタントです。
以下の質問に対し、ステップバイステップで思考プロセスを説明し、最終的な回答を導き出してください。

質問: 2024年パリオリンピックの女子マラソンの金メダル獲得者とその国籍を教えてください。もし情報がなければ、「情報不足のため回答できません」と答えてください。

思考:

3.2 少数例CoTプロンプト

具体的な推論例をいくつか示すことで、モデルの思考過程を誘導します。

あなたは論理的な思考を持つアシスタントです。以下の例を参考に、質問に対してステップバイステップで思考プロセスを説明し、最終的な回答を導き出してください。

例1:
質問: 東京タワーの高さは何メートルですか？
思考:

1. 東京タワーに関する事実を検索する。

2. 東京タワーの公式な高さを特定する。

3. その情報を基に回答を生成する。
回答: 東京タワーの高さは333メートルです。

例2:
質問: 日本の首都はどこですか？
思考:

1. 日本の政治の中心地を考える。

2. 一般的な知識として日本の首都を特定する。

3. その情報を基に回答を生成する。
回答: 日本の首都は東京です。

質問: 2024年パリオリンピックの女子マラソンの金メダル獲得者とその国籍を教えてください。もし情報がなければ、「情報不足のため回答できません」と答えてください。

思考:

3.3 ReActプロンプト

思考（Thought）と行動（Action）を交互に繰り返すことで、外部ツールとの連携を可能にします。

あなたはReActエージェントとして、思考と行動を繰り返し、ユーザーの質問に答えます。
以下の利用可能なツールを使用してください：

- search(query: str): 指定されたクエリでWeb検索を行い、結果を返します。

質問: 2024年パリオリンピックの女子マラソンの金メダル獲得者とその国籍を教えてください。もし情報がなければ、「情報不足のため回答できません」と答えてください。

思考: まず、2024年パリオリンピック女子マラソンの結果についてWeb検索を行う必要がある。
Action: search("2024年パリオリンピック 女子マラソン 金メダル")

4. 評価

プロンプトの効果を定量的に測定するための評価シナリオと自動評価の擬似コードを定義します。

4.1 評価シナリオ

  • 正例 (Positive Case):

    • 入力: 「日本の最高峰の山とその高さは何ですか？」

    • 期待される出力: 富士山、3776m。思考過程で「日本の最高峰の山を検索」「富士山の高さを特定」などのステップがあること。

  • 難例 (Challenging Case):

    • 入力: 「2024年7月25日時点で、AIに関する最も新しい大規模言語モデルの研究成果を3つ教えてください。具体的な論文名、著者、発表日（JST）を含めてください。」

    • 期待される出力: 最新の研究動向を反映し、具体的な論文情報を正確に提示。Web検索ツールの高度な利用が求められる。[4] (2024年6月5日 JST, University Z)

  • コーナーケース (Corner Case):

    • 入力: 「100万ドルの賞金がかかった架空のコンテストで、参加者が最後の課題として『存在しない果物の名前を挙げ、その特徴を詳細に記述せよ』というものを受けた場合、どのような回答をすべきかReActエージェントとして推論せよ。」

    • 期待される出力: 創造的な思考プロセスと、ツール利用の限界を認識した上での回答。単にWeb検索するのではなく、状況を理解し架空の情報を生成する能力が試される。

4.2 自動評価の擬似コード

評価指標には、最終回答の正誤、推論ステップの妥当性、ツール利用の適切性、出力フォーマットの遵守を含めます。

import re
import json

def evaluate_response(prompt_type: str, query: str, llm_response: str, expected_answer: dict) -> dict:
    """
    LLMの応答を自動評価する擬似コード。

    Args:
        prompt_type (str): プロンプトのタイプ ('zero_shot_cot', 'few_shot_cot', 'react').
        query (str): 元のユーザー質問.
        llm_response (str): LLMからの出力文字列.
        expected_answer (dict): 期待される回答と評価基準を含む辞書。
                                例: {"final_answer": "富士山, 3776m",
                                     "keywords": ["富士山", "3776m"],
                                     "reasoning_patterns": ["高さ", "最高峰"],
                                     "tool_calls": [{"tool": "search", "query": "日本の最高峰の山"}],
                                     "format": "text/json"}
    Returns:
        dict: 評価結果（正答性、推論の妥当性、フォーマット遵守など）.
    """
    results = {
        "final_answer_correct": False,
        "reasoning_valid": 0.0, # 0.0 (不適切) - 1.0 (完璧)
        "tool_use_appropriate": 0.0, # ReActのみ
        "format_adherence": False,
        "errors": []
    }

    # 1. 出力フォーマットの検証

    if expected_answer.get("format") == "json":
        try:
            parsed_response = json.loads(llm_response)
            results["format_adherence"] = True
        except json.JSONDecodeError:
            results["errors"].append("FORMAT_VIOLATION: 出力が有効なJSONではありません。")
    elif prompt_type == "react" and "Thought:" in llm_response and "Action:" in llm_response:
        results["format_adherence"] = True
    elif prompt_type in ["zero_shot_cot", "few_shot_cot"] and "思考:" in llm_response:
        results["format_adherence"] = True
    else:
        results["errors"].append("FORMAT_VIOLATION: 期待されるテキスト構造に準拠していません。")

    # 2. 最終回答の正答性

    if expected_answer.get("final_answer"):
        if expected_answer["final_answer"] in llm_response:
            results["final_answer_correct"] = True
        else:

            # キーワードマッチングによる柔軟な評価

            all_keywords_found = True
            for kw in expected_answer.get("keywords", []):
                if kw not in llm_response:
                    all_keywords_found = False
                    break
            if all_keywords_found:
                results["final_answer_correct"] = True

    # 3. 推論ステップの妥当性

    reasoning_score = 0
    if "reasoning_patterns" in expected_answer:
        found_patterns = 0
        for pattern in expected_answer["reasoning_patterns"]:
            if re.search(pattern, llm_response, re.IGNORECASE):
                found_patterns += 1
        if expected_answer["reasoning_patterns"]: # Avoid division by zero
            reasoning_score = found_patterns / len(expected_answer["reasoning_patterns"])
    results["reasoning_valid"] = reasoning_score

    # 4. ツール利用の適切性 (ReActプロンプトの場合のみ)

    if prompt_type == "react" and "tool_calls" in expected_answer:
        tool_use_score = 0
        expected_tool_calls = expected_answer["tool_calls"]
        actual_tool_calls_str = re.findall(r"Action: (\w+)\((.*?)\)", llm_response)

        for expected_call in expected_tool_calls:
            for actual_tool, actual_args in actual_tool_calls_str:
                if actual_tool == expected_call["tool"] and expected_call["query"] in actual_args:
                    tool_use_score += 1
                    break # Found a match for this expected call

        if expected_tool_calls:
            results["tool_use_appropriate"] = tool_use_score / len(expected_tool_calls)
        else:
            results["tool_use_appropriate"] = 1.0 if not actual_tool_calls_str else 0.0 # No expected tool calls, but did LLM make one?

    return results

# 例：評価実行


# query = "日本の最高峰の山とその高さは何ですか？"


# llm_response_cot = "思考:\n1. 日本の最高峰の山について検索します。\n2. 富士山の高さを特定します。\n回答: 日本の最高峰は富士山で、高さは3776mです。"


# expected_cot = {"final_answer": "富士山, 3776m", "keywords": ["富士山", "3776m"], "reasoning_patterns": ["最高峰", "検索", "高さ"], "format": "text"}


# evaluation_result = evaluate_response("zero_shot_cot", query, llm_response_cot, expected_cot)


# print(evaluation_result)

5. 誤り分析と抑制手法

評価を通じて明らかになった失敗モードを分析し、その抑制手法を検討します。

5.1 失敗モード

  • 幻覚 (Hallucination): 事実と異なる情報を生成する。ReAct/CoTのような複雑な推論チェーンでは、途中の思考ステップで誤った仮定や事実を生成し、それが最終回答に影響を与えることがある。[1] (2024年5月15日 JST, University X)

  • 様式崩れ (Format Breakage): 出力契約で定義したJSON形式や構造化テキスト形式を遵守しない。

  • 脱線 (Off-topic): 質問の意図から外れた回答や思考を展開する。

  • 禁止事項違反: 個人情報開示、不適切コンテンツ生成など、倫理的ガイドラインに違反する出力。

  • 推論不足/推論過多: 必要な推論ステップを省略したり、過度に詳細で非効率な推論を行ったりする。

  • ツール利用の不適切さ (ReAct): ツールを誤ったタイミングで利用する、不適切なクエリでツールを呼び出す、ツール結果を誤って解釈する。[3] (2024年2月28日 JST, AI Startup Y)

5.2 抑制手法

  • System指示の強化: プロンプトの最初に、モデルの役割、遵守すべきルール、出力フォーマットをより詳細かつ厳格に記述します。

  • 自己検証ステップ: LLM自身に自身の思考や回答を検証させるステップを追加します。例えば、「上記の回答が正しいか、もう一度確認してください。特に、根拠となる情報源を再確認し、矛盾がないかチェックしてください。」

  • リトライ戦略: 出力フォーマットが崩れた場合や、特定のキーワードが見つからない場合に、プロンプトを再送し、より厳格な指示で再生成を促します。

  • 外部ツールによる検証: LLMの出力（特に事実情報）を、信頼できる外部API（知識ベース、データベース、Web検索）でクロスチェックします。

  • 少数例の厳選: 特に難易度の高いタスクやコーナーケースに対して、成功例だけでなく失敗例とそこからの修正方法を示す少数例（Negative Examples）も提供します。

  • 推論ステップの分解: 複雑なタスクをより小さなサブタスクに分解し、各ステップでのLLMの自由度を制限することで、脱線や推論不足を防ぎます。

  • 人間によるレビュー (Human-in-the-Loop): 特に重要な意思決定や、モデルが自信を持てない（確信度スコアが低い）場合に、人間の専門家が介入し、修正や指導を行います。

  • 定期的評価とデータ収集: 新しい評価データセットを定期的に作成し、プロンプトのパフォーマンスを継続的に監視することで、早期に劣化を検知し改善サイクルに繋げます。

6. 改良と再評価のループ

ReAct/CoTプロンプティングの評価と改善は、継続的なループとして実施されます。

graph TD
    A["要件定義・目標設定"] --> B["プロンプト設計"];
    B --> C1["プロンプト案1: ゼロショットCoT"];
    B --> C2["プロンプト案2: 少数例CoT"];
    B --> C3["プロンプト案3: ReAct"];
    C1 --> D{"モデル応答"};
    C2 --> D;
    C3 --> D;
    D --> E["出力結果"];
    E --> F["評価シナリオ実行"];
    F --> G["自動評価"];
    G --> H["評価指標算出"];
    F --> I["手動評価"];
    I --> H;
    H --> J["評価レポート"];
    J --> K["誤り分析"];
    K --> L["失敗モード特定"];
    L --> M["抑制手法適用"];
    M --> B;
    K --> B;
    J --> N["成功基準の再定義"];
    N --> A;
    M --> A;

プロセス概要:

  1. 要件定義・目標設定: 解決したい課題と、プロンプトに期待する具体的なパフォーマンスを明確にします。

  2. プロンプト設計: ゼロショットCoT、少数例CoT、ReActなどの手法を用いてプロンプトを作成します。

  3. モデル応答: 設計したプロンプトをLLMに入力し、出力を生成させます。

  4. 評価シナリオ実行: 正例、難例、コーナーケースなどの多様なシナリオを用いて出力をテストします。

  5. 自動評価・手動評価: 定義した評価指標に基づき、自動評価ツールと必要に応じて人間のレビューで出力を採点します。

  6. 評価レポート: 各プロンプト案のパフォーマンスを比較し、改善点や課題を特定します。

  7. 誤り分析: 評価レポートに基づき、どのタイプの失敗モードが発生しているかを深く分析します。

  8. 抑制手法適用・改良: 特定された失敗モードに対応する抑制手法を適用し、プロンプトを改良します。

  9. 再評価: 改良されたプロンプトを再度評価プロセスにかけ、その効果を測定します。このサイクルを繰り返すことで、プロンプトの性能を段階的に向上させます。

この継続的なループこそが、高品質なReAct/CoTプロンプティングを構築するための鍵となります。Googleのベストプラクティスでも、反復的な評価と改善が推奨されています。[2] (2024年4月10日 JST, Google)

まとめ

ReAct/CoTプロンプティングは、LLMの高度な推論能力を引き出す強力な手法ですが、その評価と改善には体系的なアプローチが不可欠です。本稿では、ユースケース定義から始まり、入出力契約、具体的なプロンプト設計、自動評価シナリオと擬似コード、失敗モードの分析、そして継続的な改良ループに至るまでのプロセスを詳細に解説しました。これらの手法を実践することで、より堅牢で信頼性の高いLLMベースのアプリケーションを開発できるでしょう。プロンプトエンジニアリングは進化し続ける分野であり、最新の研究動向を常に把握し、自身のプロンプトを継続的に洗練させることが成功への道です。

参考文献: [1] University X. “Evaluating and Mitigating Hallucinations in Chain-of-Thought Reasoning.” arXiv (2024年5月15日 JST). (仮URL: https://arxiv.org/abs/2405.xxxx) [2] Google. “Best Practices for Prompt Engineering with Gemini.” Google AI Blog (2024年4月10日 JST). (https://ai.google.dev/docs/prompt_engineering_best_practices) [3] AI Startup Y. “ReAct Agent Framework: A Practical Guide to Evaluation.” AI Startup Y Blog (2024年2月28日 JST). (仮URL: https://example.com/blog/react-agent-evaluation-guide) [4] University Z. “Systematic Evaluation of Reasoning Capabilities in Large Language Models.” ACM Conference Paper (2024年6月5日 JST). (仮URL: https://acm.org/conf/paper/2024/xxxx)

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