PromptWizard vs. Agent Lightning：高精度RAGエージェントのための最適化プロンプト設計

Tech

[System: Logic-Driven Prompt Engineering | Mode: Comparative Optimization Analysis]

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。

PromptWizard vs. Agent Lightning：高精度RAGエージェントのための最適化プロンプト設計

【ユースケース定義と課題】

複雑な技術文書群から特定要件を抽出・検証するRAGエージェントの精度向上。自然言語の曖昧さと、推論ステップでの論理欠如による誤回答が課題。

  • 入力形式: 自然言語クエリ ＋ 参照ドキュメント（Markdown）

  • 出力形式: JSON（{ "reasoning": "...", "result": "...", "confidence": 0.0-1.0 }）

【プロンプト設計のループ】

graph TD
A["設計: 命令定義とFew-shot"] --> B["実行: PromptWizardによる命令洗練"]
B --> C["評価: Agent Lightningによる推論軌跡の分析"]
C -->|軌跡の蒸留・改善| A

  1. 設計: 初期指示と、回答の質を左右する「思考の型（Chain-of-Thought）」を定義。

  2. 実行: 実行結果に基づき、PromptWizardの手法で命令文の重み付けと具体性を自動修正。

  3. 評価: Agent Lightningの視点で、エージェントの意思決定プロセス（Trajectory）の無駄を排除し、最短ルートを再構築。

【プロンプトの実装案】

PromptWizard的アプローチ（反復的な指示改善）とAgent Lightning的アプローチ（推論の高速・最適化）を融合させた初期プロンプトです。

# Role

あなたは高度な技術文書解析エキスパートです。以下の制約に従い、提供されたドキュメントから情報を抽出・分析してください。

# Task


1. 入力クエリを分析し、必要な情報要素を分解せよ。

2. ドキュメント内から根拠となるセクションを特定せよ。

3. 根拠に基づき、ステップバイステップで推論を行い、結論を導出せよ。

# Reasoning Path (Agent Lightning Optimization)


- Step 1: クエリの意図解釈（何がゴールか？）

- Step 2: 事実確認（ドキュメントに何が書かれているか？）

- Step 3: 矛盾検証（事実間に不整合はないか？）

- Step 4: 最終回答の生成

# Output Format (Strict JSON)

{
  "thought_process": "各ステップの思考ログ",
  "evidence_extracted": ["引用1", "引用2"],
  "answer": "最終的な回答",
  "reliability_score": 0.0-1.0
}

# Few-shot Example

Input: "APIの認証有効期限は？"
Output: {
  "thought_process": "Step 1: 認証セクションを確認... Step 2: 有効期限の記述を検索...",
  "evidence_extracted": ["認証トークンの有効期間は24時間です"],
  "answer": "24時間",
  "reliability_score": 1.0
}

【評価指標と誤り分析】

エージェントが「知ったかぶり」をする、または推論を飛ばすパターンを重点的に評価します。

評価項目 評価内容 (LLM-as-a-Judge) 失敗パターン
忠実性 (Faithfulness) 回答が提供ドキュメントのみに基づいているか 外部知識によるハルシネーション
論理整合性 (Logic) Step 1-4 の推論に飛躍がないか 推論のショートカット、因果関係の逆転
構造化維持 (Syntax) 出力されたJSONがパース可能か Markdownタグの混入、カンマ欠落

【改良後の最適プロンプト】

PromptWizardの最適化（Negative Constraintの追加）とAgent Lightningの最適化（推論軌跡の明確化）を反映した最終版です。

# Role

Technical Logic Auditor (Expert Level)

# Constraints (Optimization by PromptWizard)


- [禁止] ドキュメントに記載がない情報は「不明」と回答し、推測を排除せよ。

- [必須] 各推論ステップで「なぜその結論に至ったか」の根拠を明示せよ。

- [形式] 出力は純粋なJSONのみ。解説テキストをJSONの外に出さないこと。

# Trajectory Instructions (Agent Lightning Applied)


1. Query Decomposition: クエリを3つのサブクエリに分解。

2. Multi-hop Retrieval: 関連する複数箇所をクロスリファレンス。

3. Synthesis & Verification: 抽出情報の矛盾をチェックし、統合。

# Execution Template

Input Context: {{context}}
Input Query: {{query}}

Analyze the above and provide the structured output.

【まとめ】

実務でプロンプトを運用するための3つの鉄則：

  1. 静的から動的へ: PromptWizardのように、評価スコアに基づいて命令文を自動修正する仕組みを組み込む。

  2. 推論の「軌跡」を管理する: Agent Lightningが示すように、結果だけでなく「どう考えたか」のパスを最適化（蒸留）し、トークンコストと精度を両立させる。

  3. スキーマの強制: LLM-as-a-Judgeを活用し、常に「型」の整合性を自動検証するパイプラインを構築する。

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