プロンプトエンジニアリング入門
プロンプトエンジニアリングは、大規模言語モデル（LLM）が望ましい出力を生成するように導く効果的な指示を設計する実践です。LLMがワークフローにますます統合されるにつれて、その可能性を最大限に引き出すためには、プロンプトエンジニアリングを習得することが不可欠です。AIが生成するテキストの正確性、関連性、安全性を達成するために、指示、コンテキスト、反復的な改良の組み合わせが含まれます。このガイドでは、LLMとより効果的にコミュニケーションをとることを可能にする基本的なテクニックとベストプラクティスを探ります。
適切に作成されたプロンプトは、モデルに対する正確な指示セットとして機能します。曖昧なプロンプトと、具体的でよく構成されたプロンプトの違いは、一般的で役に立たない応答と、詳細で洞察に満ちた応答の違いになる可能性があります。開発者、ライター、研究者にとって、プロンプトエンジニアリングは単に正しい答えを得ることだけではありません。出力の形式、トーン、深さを制御し、LLMを複雑なタスクにおける信頼できるパートナーにすることです。
主要なプロンプト技術
ゼロショットプロンプト
例を挙げずにタスクを実行するようにモデルに依頼します。簡単な質問や翻訳に最適です。
次の英語のテキストをフランス語に翻訳してください：「こんにちは、お元気ですか？」
フューショットプロンプト
期待する形式をモデルに教えるために、いくつかの例を提供します。
**英語：** 猫は幸せです。
**感情：** ポジティブ
**英語：** 天気はどんよりしています。
**感情：** ネガティブ
**英語：** 新しいレストランはまあまあですが、サービスは遅かったです。
**感情：**思考の連鎖プロンプト
モデルに段階的に考えるように指示することで、中間ステップを経て推論するように促します。推論や計画のタスクに最適です。
ペルソナまたはロールプロンプト
モデルにペルソナ（「あなたはCTOです…」）を割り当てて、声、専門知識、形式を制御します。
高度なプロンプト
自己整合性
同じプロンプトをより高い温度で複数回実行し、最も一般的な答えに投票して推論エラーを減らします。
思考の木（ToT）
最良の解決策に収束する前に複数の推論分岐を探索します。計画や創造的なアイデア出しに役立ちます。
検索拡張生成（RAG）
プロンプトと取得したドキュメントを組み合わせて、モデルを独自データまたは最新データに基づかせます。
ワークフローの視覚化
graph TD
A[目標を定義] --> B{タスクは簡単ですか？}
B -- はい --> C[ゼロショットを使用]
B -- いいえ --> D{特定の形式が必要ですか？}
D -- はい --> E[フューショットを使用]
D -- いいえ --> F{推論が必要ですか？}
F -- はい --> G[思考の連鎖]
G --> H{より高い精度が必要ですか？}
H -- はい --> I[自己整合性]
H -- いいえ --> J[思考の木]
F -- いいえ --> K{外部の知識が必要ですか？}
K -- はい --> L[RAG]
K -- いいえ --> M{特定のトーンが必要ですか？}
M -- はい --> N[ペルソナプロンプト]
M -- いいえ --> O[反復して改良]
C --> O
E --> O
J --> O
L --> O
N --> O
O --> P[望ましい出力]
style A fill:#7aa2f7,stroke:#bb9af7,stroke-width:3px
style P fill:#9ece6a,stroke:#e0af68,stroke-width:3px
style O fill:#2ac3de,stroke:#7aa2f7,stroke-width:3px
ベストプラクティス
- 具体的にする： 範囲、トーン、長さ、出力形式を定義します。
- コンテキストを提供する： 関連データまたは制約を提供します。
- 明確に構成する： プロンプトで番号付きのステップ、表、またはJSONスケルトンを使用します。
- 意図的に反復する： 出力を確認し、指示を調整し、成功したプロンプト形式を共有ライブラリに記録します。
- 評価を自動化する： プロンプトをガードレールテストと組み合わせて、毒性、正確性、完全性をチェックします。
プロンプトの運用化
- 所有者と成功指標を持つバージョン管理されたプロンプトレジストリ（Git、データベース、またはStarlightコンテンツ）を作成します。
- プロンプトを本番フローに投入する前に、自動評価（単体テストまたは評価ハーネス）に添付します。
- 定期的なAI Ops同期でプロンプトのパフォーマンスを確認し、パフォーマンスの低いバリアントを廃止します。
結論
プロンプトエンジニアリングを進化する製品分野として扱います。構造化された実験、文書化、およびテストにより、LLM搭載システムは予測不可能なブラックボックスではなく、予測可能な共同作業者になります。