DSPyでローカルLLMによる抽出タスクのプロンプト最適化を自動化してみたAn experiment using DSPy to automate prompt optimization for extracting…

Zenn LLMコミュニティCommunity·zenn.dev·2026/06/16 14:41·2mo ago

AI2 点サマリSummary highlight

DSPyを用いて、職務経歴書から業界ラベルを抽出するタスクのプロンプト最適化を自動化した実験を紹介。
抽出推論はローカルLLM（Ollama）で行い、手動調整に頼らず精度向上を図る手法を解説している。

An experiment using DSPy to automate prompt optimization for extracting industry labels from resumes, running the extraction inference on a local LLM (Ollama) instead of tuning prompts by hand.

出典SourceZenn LLMコミュニティCommunity
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重要度Importance重要度 MediumMedium priority(Local LLM / Open Models 230件中、同等以上 207件)(207 of 230 Local LLM / Open Models entries are equal or higher)
情報の寿命Half-life📘 中期 (チュートリアル)Medium-term (tutorial)
原文言語Source languageJA
収集日時Collected2026/06/17 01:00

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