Promptomatix: An Automatic Prompt Optimization Framework for Large Language Models

📄 arXiv: 2507.14241v3 📥 PDF

作者: Rithesh Murthy, Ming Zhu, Liangwei Yang, Jielin Qiu, Juntao Tan, Shelby Heinecke, Caiming Xiong, Silvio Savarese, Huan Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-07-17 (更新: 2025-07-24)

💡 一句话要点

Promptomatix：一种用于大型语言模型的自动提示优化框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 提示工程 大型语言模型 自动优化 元提示 DSPy

📋 核心要点

  1. 当前提示工程依赖手动调整，缺乏一致性，且对非专业人士不友好，限制了大语言模型的应用。
  2. Promptomatix通过分析用户意图，自动生成合成数据，选择提示策略，并优化提示，无需人工干预。
  3. 实验表明，Promptomatix在多个任务上表现优于现有方法，同时降低了提示长度和计算成本。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在精心设计的提示下表现最佳，但提示工程仍然是手动的、不一致的，并且非专业人士难以掌握。我们介绍了Promptomatix，这是一个自动提示优化框架，可以将自然语言任务描述转换为高质量的提示，而无需手动调整或领域专业知识。Promptomatix支持轻量级的基于元提示的优化器和基于DSPy的编译器，模块化设计使其能够扩展到更高级的框架。该系统分析用户意图，生成合成训练数据，选择提示策略，并使用成本感知的目标来优化提示。在5个任务类别中进行评估，Promptomatix与现有库相比，实现了具有竞争力或更优越的性能，同时减少了提示长度和计算开销，从而使提示优化具有可扩展性和高效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）提示工程中存在的挑战，即手动调整提示的低效性、不一致性以及对领域专业知识的依赖。现有方法需要大量人工干预，难以保证提示的质量和效率，阻碍了LLMs的广泛应用。

核心思路：Promptomatix的核心思路是自动化提示优化过程，将自然语言任务描述转化为高质量的提示，无需人工干预。通过分析用户意图，生成合成训练数据，选择合适的提示策略，并使用成本感知的目标函数来优化提示，从而实现高效且可扩展的提示工程。

技术框架：Promptomatix框架包含以下主要模块：1) 用户意图分析模块，用于理解用户输入的自然语言任务描述；2) 合成数据生成模块，用于生成用于训练和优化提示的合成数据；3) 提示策略选择模块，用于选择合适的提示策略，例如基于元提示的优化或基于DSPy的编译；4) 提示优化模块，用于使用成本感知的目标函数来优化提示，例如最小化提示长度和计算成本。

关键创新：Promptomatix的关键创新在于其自动化的提示优化流程，该流程无需人工干预，即可生成高质量的提示。与现有方法相比，Promptomatix能够显著降低提示工程的成本和复杂性，并提高提示的质量和效率。此外，Promptomatix的模块化设计使其能够轻松扩展到更高级的提示优化框架。

关键设计：Promptomatix采用了成本感知的目标函数来优化提示，该目标函数考虑了提示的长度和计算成本。此外，Promptomatix还采用了多种提示策略，例如基于元提示的优化和基于DSPy的编译，以适应不同的任务和场景。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Promptomatix在五个任务类别中进行了评估，结果表明，与现有库相比，Promptomatix实现了具有竞争力或更优越的性能。同时，Promptomatix还显著减少了提示长度和计算开销，从而使提示优化具有可扩展性和高效性。具体的性能提升数据在摘要中未给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

Promptomatix可广泛应用于各种需要使用大型语言模型的场景，例如文本生成、问答系统、机器翻译等。它可以帮助非专业人士轻松创建高质量的提示，从而充分利用大型语言模型的能力。该研究有望推动大型语言模型在更多领域的应用，并提高其可用性和可访问性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) perform best with well-crafted prompts, yet prompt engineering remains manual, inconsistent, and inaccessible to non-experts. We introduce Promptomatix, an automatic prompt optimization framework that transforms natural language task descriptions into high-quality prompts without requiring manual tuning or domain expertise. Promptomatix supports both a lightweight meta-prompt-based optimizer and a DSPy-powered compiler, with modular design enabling future extension to more advanced frameworks. The system analyzes user intent, generates synthetic training data, selects prompting strategies, and refines prompts using cost-aware objectives. Evaluated across 5 task categories, Promptomatix achieves competitive or superior performance compared to existing libraries, while reducing prompt length and computational overhead making prompt optimization scalable and efficient.