プロンプトエンジニアリングとは何ですか? AI の包括的なガイド

概要

プロンプトエンジニアリングの核心は、AI を使った会話錬金術の技術です。ここでは、綿密に作成された質問や指示が生成 AI モデルの世界と出会い、基本的なクエリが的を絞った具体的で非常に有用な応答に変換されます。これは、人間の意図と AI の機能をつなぐ言語の架け橋と考えてください。この戦略的規律は、単に質問することだけではありません。それは尋ねることです右での質問右を入手する方法 最も効果的 答えます。

プロンプトエンジニアリングは自然言語処理 (NLP) の分野に由来しており、その目的は、AI から最も望ましい応答を引き起こす魔法の単語やフレーズを発見することです。それは、魔法のランプをこする正確な方法を知っているようなものです。この場合、ランプは DALL-E のような高度な AI であり、想像できるあらゆるイメージを生成するようにプログラムされています。しかし、それはイメージだけではありません。テキストからテキストへ、テキストから画像へ、あるいはテキストからオーディオへの変換であっても、プロンプトエンジニアリングの技術には、正確なだけでなく、私たちの要求と密接に一致する出力を達成するために、入力を微調整、改良、最適化することが含まれます。複雑な人間のニーズとビジネス目標。

プロンプトエンジニアリングとは？

プロンプトエンジニアリングは、ビデオゲームのチートコードに似ていますが、AI との対話に使用されます。 AI が理解するだけでなく、的を射た応答を提供できるよう、非常に正確かつ明確にプロンプト (指示やクエリを考える) を構築することが重要です。ここは、プロのプロンプトエンジニアが日々を費やし、AI が人間の意図に沿って動作する原因を実験、分析、解明することに取り組んでいます。でも、ここは高級クラブではありません！ Siri にアラームをセットしてもらったり、Google アシスタントを使ってレシピを検索したりしたことのある人は、基本的に、プロンプトエンジニアリングを少しずつ実践していることになります。

大規模な言語モデルやテキストから画像へのモデルなどの AI モデルの領域では、迅速なエンジニアリングは「フェルマーの小定理とは何ですか?」のような単純なクエリにまで及びます。「紅葉についての詩を書いて」などのクリエイティブなコマンドまで。表現、スタイル、コンテキストの指定、さらには AI への役割の割り当ても含まれます。単語のシーケンスを完成させる言語学習プロンプトを見たことはありますか?これは、サンプルを通じて AI に教えるための少数ショット学習などのテクニックを採用した、迅速なエンジニアリングの実践です。

良いプロンプトと悪いプロンプトの差は、AI の応答の質の点で昼夜の差になる可能性があります。適切に作成されたプロンプトは、迅速かつ正確で関連性の高い回答につながる可能性がありますが、プロンプトが適切に作成されていない場合は、曖昧で的外れな、または意味不明な回答になる可能性があります。この区別は、効率、スピード、正確さが最優先されるプロの現場では非常に重要です。

プロンプトエンジニアリングのメリット

効果的なプロンプトとは、単に正しい答えを得るということではありません。より早く目的地に到達することも重要です。時は金なりのビジネス環境では、迅速なエンジニアリングにより、AI モデルから有用な情報を抽出するのにかかる時間を大幅に短縮できます。この効率性は、時間に敏感なアプリケーションに AI を統合する企業にとって大きな変革をもたらします。

さらに、迅速なエンジニアリングは 1 つのトリックで簡単にできるわけではありません。考え抜かれた単一のプロンプトは多用途であり、さまざまなシナリオに適応できるため、AI モデルのスケーラビリティが向上します。この適応性は、新しいアプリケーションのたびに車輪の再発明をすることなく AI 機能の拡張を目指す企業にとって不可欠です。

最後になりましたが、カスタマイズは迅速なエンジニアリングが真価を発揮する部分です。 AI の応答を特定のビジネスニーズやユーザーの好みに合わせて調整することで、迅速なエンジニアリングにより、独自にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。このカスタマイズは、AI 出力を正確なビジネス目標に合わせることを目指す組織にとって非常に貴重です。

それでは、この魅力的なプロンプトエンジニアリングの世界をさらに深く掘り下げる準備はできていますか?この手法が AI との対話をどのように再構築し、AI をより効果的、効率的に、そしてニーズに合わせたものにするのかを見てみましょう。

2 つのプロンプトの物語: E コマースチャットボットの場合

あなたがアウトドア用品に特化した e コマースビジネスを経営していると想像してください。あなたは、顧客が Web サイトで商品を見つけられるように支援するために、生成 AI チャットボットを統合することにしました。このシナリオは、プロンプトエンジニアリングにおいて、適切に構築されたプロンプトと不十分に構築されたプロンプトの重要性を完全に示しています。

シナリオ 1: 誤ったプロンプト

チャットボットが不適切に設計されたプロンプトを使用してプログラムされているとします。お客様から「キャンプ中に暖かく過ごすにはどうすればよいですか?」との質問がありました。これで、理想的に作成されたプロンプトにより、チャットボットが断熱寝袋、ポータブルヒーター、防寒ウェアなどの製品を提案するようになります。ただし、プロンプトの曖昧で方向性が間違っているため、AI は「暖かくしてください」をより一般的な意味で解釈する可能性があります。その結果、チャットボットは、動き回ったり、温かい飲み物を飲んだりするなど、寒さを保つための一般的なヒントを返しますが、サイト上で関連する商品を見つけたいという顧客のニーズには応えていません。

これはプロンプトが間違っている典型的な例です。顧客の特定のニーズに応えられないだけでなく、潜在的な購入に向けて顧客を導く機会も逃してしまいます。

シナリオ 2: スポットオンプロンプト

ここで、スクリプトを反転して、プロンプトがうまく設計されていると想像してみましょう。同じ顧客が同じ質問をしますが、今回は、AI が製品関連の質問を解釈し、応答するように微調整されたプロンプトに導かれます。チャットボットはコンテキストと電子商取引の設定を理解して、サイトで入手可能な高品質で断熱されたキャンプ用品の推奨事項を返信し、場合によっては特定の製品ページへのリンクも表示します。

この対応は顧客のニーズに直接対応し、ショッピング体験を向上させ、販売の可能性を高めます。これは、適切に作成されたプロンプトが効率的で関連性のある生産的なインタラクションにつながり、顧客とビジネスの両方に利益をもたらす方法を示しています。

シナリオのコンテキスト化:

あなたがオンライン家電店を経営していると想像してください。お客様から「間違ったモデルのヘッドフォンを受け取ってしまいました。正しいものを送ってもらえますか？」これは、迅速なエンジニアリングが顧客満足度部門にとって大きな変革をもたらす可能性がある典型的なシナリオです。

プロンプトの構築

まず、AI モデルの準備を整える必要があります。私たちは、「これは混乱している顧客と、対応力のあるソリューション指向のカスタマーサービスエージェントとの間の会話です」と伝えます。そして、お客様の質問をそのまま提示します。これにより、インタラクションの性質と AI が果たすべき役割について、AI に明確なコンテキストが設定されます。

それでは、AI に応答を開始する方法を教えてみましょう。「カスタマーサービスエージェントの応答: こんにちは、ご注文についてご連絡いただきありがとうございます。混同してしまい誠に申し訳ございません。はい、できます」と答え、問題を認識し、共感を表明し、前向きな解決に向けて進むべきであることを示しています。

モデルの応答

このプロンプトを適切に調整された AI モデルに入力すると、次のような応答が得られる可能性があります。

「はい、それに関しては必ずお手伝いさせていただきます。正しいヘッドフォンをお送りできるように手配いたしますので、注文番号を確認していただけますか?」
「はい、こちらで解決させていただきます。正しいモデルをすぐに発送いたします。間違った商品を返品するための前払いラベルはこちらです。」

適切に構成されたプロンプトの力

この例は、プロンプトエンジニアリングにおける精度の力を示しています。役割、コンテキスト、および望ましい結果を明確に定義することにより、AI は関連性があり役立つだけでなく、企業の顧客サービス基準に沿った応答を生成することができます。

さらに、このアプローチは、特定の企業ポリシーや顧客との対話スタイルに基づいて微調整できます。さらに改良を加えることで、これらの AI 生成の応答は、ブランドの声や顧客サービスの精神とさらに一致するようになります。

プロンプトとは何ですか?

AI の領域におけるプロンプトは、正確で、有益で、方向性のある青写真に似ています。これらは人間の意図と AI の実行の間の橋渡し役として機能し、人間の願望や質問を AI モデルが理解して実行できるタスクに変換します。

最も単純に言えば、プロンプトは AI モデルに対する指示または質問です。しかし、見た目以上のものがあります。プロンプトは、質問への回答、テキストの生成、さらには画像の作成など、AI モデルがその目的をどれだけ効果的に果たせるかを決定する秘密のソースです。

説明: プロンプトの核心

指示はプロンプトのハートビートです。私たちが AI に何を期待しているかを正確に AI に伝えます。たとえば、「添付のレポートに主な調査結果を要約します。」ここでの指示は明確かつ直接的であり、曖昧さの余地はほとんどありません。

コンテキスト: 舞台設定

コンテキストは、AI がタスクを実行する背景です。 AI の応答を枠組み化し、当面のシナリオとの関連性と整合性を確保します。たとえば、指示に「気候変動に関する最近の研究を考慮する」と追加すると、AI のタスクが特定の領域内に配置され、焦点が明確になります。

入力データ: AI の燃料

入力データは AI が動作する原材料です。この例では、「添付されたレポート」です。このコンポーネントは、AI が処理して応答する必要がある特定のコンテンツを提供するため、重要です。

出力インジケーター: 応答スタイルの定義

出力インジケーターは、AI の応答の形式またはスタイルを形成します。私たちの場合、「ジャーナリスティックなスタイルで要約を提示する」ということは、AI に特定のトーンと形式を採用するように指示し、出力がスタイルのニーズを満たすことを保証します。

プロンプトエンジニアリングについて知っておくべき技術概念

プロンプトエンジニアリングは、語学シェフに似ています。単に材料を混ぜるだけではありません。それは最高の風味を引き出すレシピを作ることです。これを正しく理解するには、いくつかの中核となる技術概念を理解する必要があります。プロンプトエンジニアリングのこれらの基本要素を詳しく見てみましょう。

自然言語処理（NLP）

プロンプトエンジニアリングの中心となるのは自然言語処理 (NLP) です。 NLP を AI の語学学校として想像してください。そこでは、機械は人間の言語を「聞く」だけでなく、状況に応じて理解し、応答することを学びます。これは、言語をコンピューターが消化して理解できる形式に変換する、AI 内の特殊な分野です。 NLP がなければ、私たちの AI 仲間は翻訳中にかなり迷ってしまうでしょう。

大規模言語モデル（LLM）

次は大規模言語モデル (LLM) です。これらは AI 言語の世界の重労働者であり、単語シーケンスを予測するために膨大なデータセットでトレーニングを受けています。彼らは AI 領域の小説家のようなもので、前に話された内容に基づいて文内の次の単語を見つけようとします。 LLM は、コンテキストを把握し、意味があり関連性のあるテキストを作成する上で極めて重要です。

トランスフォーマー

トランスフォーマー (変装ロボットの種類ではありません) は、有名な GPT シリーズを含む多くの LLM に動力を供給するエンジンです。これらは、言語に合わせて調整された特別なタイプのディープニューラルネットワークです。これらを AI の焦点レンズとしてイメージしてください。AI が文のさまざまな部分に集中して、単語が互いにどのように関係しているかを理解するのに役立ちます。トランスフォーマーの注意メカニズムはスポットライトのようなもので、言葉の海の中で重要なものを強調します。

計測パラメータ

パラメーターは AI モデルのノブとダイヤルであり、トレーニング中に微調整されます。プロンプトエンジニアはこれらを直接調整しませんが、プロンプトについて知ることは、AI モデルがプロンプトに対して特定の方法で応答する理由を理解するのに役立ちます。これらは、AI の言語ゲームを導く基礎となるルールです。

トークン

トークンは AI 言語モデルの基礎であり、モデルが読み取って理解するテキストの単位です。トークンは、言語レシピの個々の材料であると考えてください。「a」のような単一の文字から、「apple」のような単語全体まで、範囲が異なります。プロンプトを作成するときは、LLM が特定の数のトークンしか処理できないことを理解しておくことが重要です。これは、ミキシングボウルのサイズと同じです。

マルチモダリティ

最後に、マルチモダリティです。ここで AI モデルが非常に多用途になり、テキストだけでなく画像、音声、さらにはコードも扱うことができます。プロンプトエンジニアリングでは、これは、AI モデルが実行できる内容に応じて、一連の出力を生成するプロンプトを作成できることを意味します。まるでケーキからキャセロールまで何でも作れるキッチンのようなものです。

これらの概念を身につければ、プロンプトエンジニアリングの世界に飛び込む準備が整います。これらの技術的側面を理解することは、適切なキッチンツールを手に入れることに似ています。これらを使用すると、完璧な AI プロンプトをより効率的かつ効果的に作成できるようになります。

プロンプトエンジニアリングにおける重み付け

プロンプトエンジニアリングでは、「重み」の概念が AI モデルの焦点を方向付け、生成される応答やコンテンツの種類に影響を与える上で極めて重要な役割を果たします。ウェイトをスポットライトとして考え、プロンプトの特定の部分をより明るく照らし、AI の「心」の中でより目立つようにします。

重みが AI の応答に与える影響

プロンプトの重みは、すべての AI モデルで統一された機能ではありませんが、プロンプトである程度のカスタマイズを提供するプラットフォームでよく見られます。これらの重みは、プロンプト内のどの用語や要素をより強調する必要があるかを示す特別な構文または記号を通じて実装できます。

さまざまなコンテキストでの重み付け

重み付けは、わずかな調整で大きく異なる出力が得られる画像生成タスク (DALL-E や Midjourney など) で頻繁に議論されますが、この概念はテキストやコードを扱うものなど、他の生成モデルにも同様に適用できます。

重み付けの具体例

重みによって結果がどのように変化するかを理解するために、次の仮説的な例を検討してください。

Midjournal による画像生成:最初のプロンプトでは、AI は海と夕日の両方が等しく表現された画像を生成する可能性があります。ただし、「海」の横に重み「::」を追加すると、AI の焦点が移動し、海が主要な要素であり、夕日がより二次的な役割を果たす画像が生成される可能性があります。
- プロンプト：「海、夕日」
- 重みを付けて変更されたプロンプト: 「海::、日没」
テキストベースのモデル:重み付けされたプロンプトでは、物語における魔法使いの視点や役割により重点を置くように AI が誘導され、おそらく魔法使いの行動、思考、背景がドラゴンよりも詳細な物語につながる可能性があります。
- プロンプト: 「魔法使いとドラゴンについての物語を書いてください。」
- 重み付きの変更されたプロンプト: 「ウィザード:: とドラゴンについての物語を書いてください。」

重み付けの影響

重みを追加すると、出力が大幅に変化する可能性があります。たとえば、画像ジェネレータのコンテキストでは、ウェイトを調整すると、シーンが穏やかなビーチの夕日から、夕日を背景にしたドラマチックな海が支配的な風景に変換できます。同様に、テキスト生成では、特定の登場人物やテーマについて提供される物語の焦点や詳細の深さが変わる可能性があります。

ここで、AI の応答を形成するための独自のアプローチであるプロンプト手法の多様な世界を詳しく見てみましょう。

プロンプトテクニックのリスト

#1: ゼロショットプロンプト

ゼロショットプロンプトの美しさは、そのシンプルさと多用途性にあります。これは、背景情報を提供する必要なしに専門家に質問するようなものです。専門家は幅広い知識と経験を持っているため、すでに知っていることを理解し、それに基づいて正確に対応できます。

感情分析への応用

実際の例である感情分析を詳しく見てみましょう。顧客からのフィードバックを分析しているときに、「公園で素晴らしい一日を過ごしました」というレビューを見つけたとします。ゼロショットプロンプトでは、AI モデルに「次の文の感情は何ですか。『公園で素晴らしい 1 日を過ごしました』」と直接質問します。

言語モデルは、感情を理解するための広範なトレーニングを活用して、たとえこの特定のタスクに対する具体的なトレーニング例が与えられていないとしても、このステートメントをポジティブなものとして正確に分類できます。単一の文から感情を正確に推測するこの機能は、言語のニュアンスに対するモデルの固有の理解を示しています。

ゼロショットプロンプトの多用途性

ゼロショットプロンプトは感情分析に限定されません。これは、分類 (スパム検出など)、テキスト変換 (翻訳や要約など)、単純なテキスト生成などのさまざまなタスクでも同様に効果的です。このアプローチは、広範囲のクエリに対して迅速なオンザフライ応答を生成する場合に特に役立ちます。

別の例: 混合感情分析

ホテルのクチコミを評価する別のシナリオを考えてみましょう。「部屋は広かったが、サービスは最悪でした。」ゼロショットプロンプトを使用して、モデルに「次のレビューから感情を抽出してください」と依頼します。この特定のタスクに関する事前のトレーニングがなくても、モデルはプロンプトを処理し、部屋の広さについては肯定的だがサービスに関しては否定的であるなど、レビューに複雑な感情が含まれていると判断することができます。

この機能は、人間にとっては簡単に思えるかもしれませんが、AI にとっては非常に注目に値します。それは言語の理解だけでなく、複雑で微妙な感情を解析する能力も示します。

#2: 数ショットのプロンプト

少数のショットによるプロンプトでは、モデルの出力をガイドするいくつかの例 (通常は 2 ～ 5 つ) が提供されるため、AI の理解が深まります。この手法は、特定のコンテキストやスタイルを必要とするタスクに特に役立ち、モデルの応答をより正確に調整できるようになります。

韻を踏んだ対句の生成への応用

韻を踏んだ対句の生成への応用

より文脈に特化した課題である、月明かりの夜について韻を踏んだ対句を生成するタスクを考えてみましょう。数回のプロンプトがどのように機能するかは次のとおりです。

モデルにプロンプトを入力します。

「ひまわりについて韻を踏んだ対句を書いてください:
例1：
「花びらが鮮やかなひまわり、
気持ち良く太陽の光を浴びています。』
例2：
「夏の輝きの中で背の高いひまわり、
風が吹くたびにうなずきます。
さあ、月明かりの夜について韻を踏んだ対句を書いてください。」

このシナリオでは、モデルにはヒマワリに関する 2 つの対句の例が与えられます。これらはフレームワークとして機能し、出力に期待されるスタイルと構造を AI に教えます。月明かりの夜について書くように頼まれたとき、モデルはこれらの例を使用して同様のスタイルの対句を生成します。

予想される応答:

「銀色の光を広げる月明かり、
世界を静かな夜に浸します。」

このモデルは、例の構造と韻のスキームを活用し、それらを新しいトピックに適用します。これは、数ショットのプロンプトがモデルの創造的なプロセスを効果的に導くことができることを示しています。

さまざまなコンテキストでの少数ショットプロンプト

フューショットプロンプトは多用途であり、詩のような創造的なタスクを超えて拡張されます。より構造化された領域や技術的な領域でも同様に効果的です。たとえば、接客業の収益管理などのビジネスコンテキストでは、数ショットプロンプトは次のようになります。

プロンプト: 「私はあなたに「ホスピタリティにおける収益管理」というテーマを与えました。そして、あなたは次の形式で戦略のリストを提供してくれました。
戦略 1: 動的な価格設定
戦略 2: 利回り管理
戦略 3: オーバーブッキング
リストを続けてください。」

このプロンプトにより、AI モデルは同じ形式で戦略をリストし続けます。これには、滞在期間の割引やチャネル管理などのオプションが含まれる可能性があります。最初の例は青写真として機能し、指定された形式と主題に沿ったコンテンツを生成するようにモデルを導きます。

#3: 思考の連鎖を促す

思考連鎖 (CoT) プロンプトは、人間のような推論プロセスを模倣することで、AI モデルが複雑な多段階の問題に取り組む方法に革命をもたらします。この手法では、複雑な問題をより単純なコンポーネントに分割し、AI モデルが最終的な答えに到達する前に各段階を論理的にナビゲートできるようにします。数学的な問題や複雑な意思決定のシナリオなど、詳細な推論が必要なタスクで特に役立ちます。

問題解決への応用

CoT プロンプトをよりよく理解するために、別の複数ステップの数学問題を考えてみましょう。

プロンプト: 「アリスはオレンジを 15 個持っています。彼女はオレンジを 2 個食べると、友達がさらに 5 個のオレンジを彼女に与えます。アリスは今オレンジを何個持っていますか？」

CoT プロンプトを採用する際に、問題をより小さく、より管理しやすい質問に分割します。

最初のプロンプト: 「アリスはオレンジを 15 個持っています。」
中間プロンプト: 「アリスはオレンジを 2 つ食べた後、何個食べますか?」
中間の答え: 「アリスはオレンジを 13 個持っています。」
次のプロンプト: 「アリスはオレンジを 13 個持っています。」
中間プロンプト: 「アリスはあと 5 個受け取った後、何個のオレンジを持っていますか?」
最終的な答え: 「アリスは今オレンジを 18 個持っています。」

この方法は、人間が問題にアプローチする方法とよく似た方法で、問題の各ステップを AI にガイドします。そうすることで、モデルの問題解決能力が強化され、複雑なタスクに対する理解が深まります。

意思決定における思考の連鎖

CoT プロンプトをビジネス上の意思決定シナリオに適用してみましょう。

プロンプト: 「あなたは 200 冊の在庫を持つ書店を経営しています。セール中に 40 冊の本を販売し、その後さらに 70 冊の本を購入したとします。現在在庫には何冊の本がありますか?」

CoT プロンプトを使用すると、問題は次のように分割されます。

最初のプロンプト: 「200 冊の本から始めます。」
中間プロンプト: 「40 冊売れたら何冊残りますか?」
中間の答え: 「あなたは 160 冊の本を持っています。」
次のプロンプト: 「あなたは 160 冊の本を持っています。」
中間プロンプト: 「70 冊追加すると何冊になりますか?」
最終的な答え: 「現在、230 冊の書籍が在庫にあります。」

CoT プロンプトの強化

「ステップバイステップで考えてみましょう」というフレーズを含めることで、思考の連鎖を促すことができます。これは、複数の具体的な Q&A の例がなくても効果的であることが証明されています。このアプローチでは、多数の詳細な例を作成する必要がないため、CoT プロンプトがスケーラブルでよりユーザーフレンドリーになります。

大規模な言語モデルへの影響

CoT プロンプトは、Google の PaLM のような大規模な言語モデルに適用すると特に効果的です。これにより、複雑なタスクを実行するモデルの能力が大幅に向上し、場合によってはタスク固有の微調整されたモデルを上回るパフォーマンスを発揮することもあります。この技術は、CoT 推論データセットのモデルを微調整することでさらに改善でき、解釈可能性と推論能力が向上します。

#4: 反復的なプロンプト

反復プロンプトは、プロンプトエンジニアリングにおける動的かつ効果的な戦略であり、最初の試行では望ましい結果が得られない可能性がある、複雑または微妙なタスクに特に役立ちます。このアプローチには、一連のフォローアッププロンプトを通じてモデルの出力を調整および拡張することが含まれており、当面のトピックをより深く調査できるようになります。

ヘルスケア研究への応用

反復プロンプトを医療研究プロジェクトに適用してみましょう。

最初のプロンプト: 「私はストレス軽減に対する瞑想の効果を研究しています。現在の調査結果の概要を教えていただけますか?」

モデルの出力には、コルチゾールレベルの低下、睡眠の質の向上、認知機能の強化などのポイントが含まれていると仮定します。

フォローアッププロンプト 1: 「興味深いですね、瞑想がコルチゾールレベルにどのような影響を与えるかについて詳しく教えていただけますか?」

このモデルは、副交感神経系の活性化によるストレスホルモン生成の減少などの生物学的メカニズムをさらに深く掘り下げる可能性があります。

フォローアッププロンプト 2: 「睡眠の質の向上は、瞑想を実践している人のストレス軽減にどのように貢献しますか?」

ここで、モデルは睡眠とストレスの関係を拡張し、瞑想がどのように睡眠衛生の改善に貢献し、その結果ストレスレベルの低下にどのように貢献するかを議論することができます。

この反復的なプロセスにより、瞑想とストレス軽減という複雑なテーマを段階的により徹底的に探求することが可能になります。

製品開発における反復的なプロンプト

別の例としては、製品開発のコンテキストがあります。

最初のプロンプト: 「環境に優しい新しい包装材料の開発に取り組んでいます。重要な考慮事項は何ですか?」

このモデルは、生分解性、費用対効果、消費者の受け入れなどの要素を概説する可能性があります。

フォローアッププロンプト 1: 「生分解性と費用対効果のバランスをとる際の課題について詳しく説明してもらえますか?」

このモデルは、材料の選択、製造プロセス、環境への影響と生産コストの間のトレードオフについての洞察を提供する可能性があります。

フォローアッププロンプト 2: 「環境に優しい包装の消費者の受け入れを高めるには、どのような戦略を採用できますか?」

ここでのモデルは、マーケティング戦略、消費者教育、新しいパッケージの環境上の利点を実証することの重要性について議論する可能性があります。

反復プロンプト開発プロセス

反復的なプロンプトは、ただフォローアップの質問をするだけではありません。それは以下を含む系統的なプロセスです。

アイデア創造： 広い概念または質問から始めます。
実装： アイデアに基づいて最初のプロンプトを作成します。
実験結果: AI モデルからの出力を分析します。
エラー分析: 出力が期待を満たしていない領域を特定します。
反復: 特定の指示や追加のコンテキストを組み込んで、プロンプトを改良します。
繰り返し： 望ましい結果が得られるまでプロセスを繰り返します。

たとえば、特定の対象者向けに製品の説明を要約している場合、最初のプロンプトが広すぎる可能性があります。結果を分析した後、対象読者、希望の長さ、または形式を指定する必要があることがわかるかもしれません。後続のプロンプトにはこれらの詳細を組み込むことができ、徐々に完璧な要約に磨きをかけていくことができます。

#5: 生成された知識のプロンプト

生成された知識プロンプトは、大規模な言語モデルの膨大な情報貯蔵庫を利用して、より多くの情報に基づいた文脈に関連した応答を作成します。これには、最初にモデルにトピックに関する基礎的な知識を生成するよう促し、その後、その知識がその後のより具体的な調査の基礎として機能します。

歴史分析への応用

産業革命などの歴史的出来事の影響を理解したいシナリオを考えてみましょう。

最初のプロンプト: 「産業革命の概要を説明してください。」

このモデルは、技術の進歩、製造業の変化、社会的影響など、産業革命の主要な側面を概説する応答を生成する可能性があります。

フォローアッププロンプト: 「産業革命中の技術の進歩に基づいて、この時代は現代の製造技術をどのように形成しましたか?」

最初のプロンプトから生成された知識に基づいて、モデルは、現代の製造業に対する産業革命の影響について、より詳細で状況に応じた回答を提供できます。

#6: 方向刺激プロンプト

方向刺激プロンプトには、AI を目的の出力に導くために、多くの場合キーワードの形式で、AI に特定のヒントや手がかりを与えることが含まれます。このテクニックは、特定の要素やテーマを組み込むことが重要なタスクで特に役立ちます。

コンテンツ制作への応用

再生可能エネルギーに関するブログ投稿を作成していて、特定のキーワードが確実に含まれるようにしたいと考えていると想像してください。

最初のプロンプト: 「再生可能エネルギー源の概要を簡単に書いてください。」

このモデルが再生可能エネルギーの概要を示しているとします。

方向性刺激のフォローアッププロンプト: 「では、記事の 2 ～ 4 文の要約に『太陽光発電』、『持続可能性』、『二酸化炭素排出量』というキーワードを組み込んでください。」

このプロンプトは、モデルが概要に特定のキーワードを含めるようにガイドし、コンテンツが特定のテーマまたは SEO の目標に沿っていることを確認します。

#7: プロンプトの自動生成

自動プロンプト生成は、システム自体がプロンプトや質問を作成する AI の最先端のアプローチです。このように考えてください。人間が AI に対して特定の質問や指示を考え出す必要はなく、AI がこれらのプロンプトを独自に生成します。これは、一連のガイドラインや目標に基づいて、AI に独自の質問をするように教えるようなものです。この方法は、時間を節約し、人為的エラーを減らし、AI からのより正確で関連性の高い応答につながるため、特に便利です。

使い方

自動プロンプト生成には通常、いくつかの重要な手順が含まれます。

目標設定: まず、AI に何が必要かを定義します。これは、質問への回答、レポートの生成などです。
初期データ入力: 出発点として、いくつかの基本的な情報またはデータを AI に提供します。
AIによる即時作成： AI は初期データを使用して独自のプロンプトまたは質問のセットを生成し、より多くの情報を収集したり、目的を明確にしたりします。
対応と改善: 次に、AI はこれらの自己生成プロンプトを使用して応答を生成します。必要に応じて、以前の応答に基づいて新しいプロンプトを調整または作成して、精度を高めることができます。

ヘルスケアへの応用

次に、この概念を医療現場に適用して、患者ケアをどのように変革できるかを見てみましょう。

ステップ 1: 目標を設定する

医療シナリオでは、症状に基づいて患者の状態を診断することが目的となる場合があります。最初の入力は、患者が説明した症状のリストである可能性があります。

ステップ 2: AI が診断プロンプトを生成する

AI は初期症状リストを使用して、より詳細な情報を収集するための特定のプロンプトまたは質問を自動的に生成します。たとえば、患者が胸の痛みや息切れについて言及した場合、AI は「身体活動によって胸の痛みが悪化するかどうかを尋ねてください」または「息切れの持続時間について尋ねてください」などのプロンプトを生成する可能性があります。

ステップ 3: 情報を収集し、仮説を立てる

AI は、自己生成したプロンプトに対する回答を受け取ると、患者の状態に関する仮説を立て始めます。たとえば、応答に基づいて心臓関連の問題や呼吸器感染症を考慮する可能性があります。

ステップ 4: 診断を調整して確認する

AI は、進化する情報に基づいてプロンプトを改良し続けます。心臓の問題が疑われる場合、めまいや疲労などの他の症状に関連するプロンプトが生成される場合があります。この反復プロセスは、考えられる診断を絞り込み、最も可能性の高い診断を提案するのに役立ちます。

結論: 診断効率の向上

このように、ヘルスケアにおける自動プロンプト生成は、患者診断の効率と精度を大幅に向上させることができます。これにより、医療提供者は、患者の症状の最も可能性の高い原因に迅速に焦点を絞り、さらなる検査や治療について情報に基づいた決定を下すことができます。この AI 主導のアプローチは、診断プロセスを合理化するだけでなく、医療従事者がより効果的な患者ケアを提供できるようサポートします。

#8: 検索拡張生成

検索拡張生成 (RAG) は、言語モデルの能力と、外部データベースまたは知識ベースから関連情報を取得する機能を組み合わせた高度な AI 技術です。この方法は、AI モデルがトレーニングされていない最新の情報や特定の知識を必要とするクエリを処理する場合に特に役立ちます。

検索拡張生成の仕組み

クエリ処理: クエリを受信すると、まずベクトル表現にエンコードされます。
文書の取得: このベクトルを使用して、システムはデータベース (多くの場合、ベクトルデータベースを使用) を検索して、最も関連性の高い文書を見つけます。この検索は通常、ドキュメントベクトルとクエリベクトルの近さに基づいて行われます。
情報統合: 取得されたドキュメントは、言語モデルへのプロンプトの一部として使用されます。
応答の生成: 言語モデルは、元のクエリと取得したドキュメントからの情報の両方に基づいて応答を生成します。

実用化: 医学研究

医学研究のコンテキストでのシナリオを想像してください。

研究者は「2 年以降に発見された 2020 型糖尿病の最新治療法は何ですか?」と尋ねます。

クエリエンコーディング: 質問はベクトルに変換されます。
医療データベースからの検索: このシステムは、医学雑誌やデータベースを検索して 2 型糖尿病治療に関する最近の知見を検索し、関連する論文や研究を取得します。
プロンプトを拡張する: AI は、この取得した情報と元の質問を使用して、コンテキストをよりよく理解します。
情報に基づいた応答の生成: 最後に、AI は最新の研究からの洞察を含む回答を提供し、研究者に最新かつ包括的な情報を提供します。

検索拡張生成の利点

最新情報: 特に、医療やテクノロジーなど、新しい開発が頻繁に行われる分野に役立ちます。
知識の深さ: AI が広範囲の外部ソースにアクセスすることで、より詳細かつ具体的な回答を提供できるようになります。
バイアスの軽減: 外部データソースに依存することで、AI の応答がトレーニングデータに存在するバイアスの影響を受ける可能性が低くなります。

検索拡張生成は、特に最新の情報を常に最新の状態に保つことが重要なシナリオにおいて、正確で情報に基づいた状況に応じた適切な応答を提供する AI の機能の大幅な進歩を表しています。この技術により、AI の応答が既存の知識に基づくだけでなく、外部ソースからの最新データによって強化されることが保証されます。

詳細については、こちらをご覧ください。検索拡張生成に関するブログ投稿.

即戦力エンジニアに求められる技術力

熟練したプロンプトエンジニアになる、またはエンジニアを雇用するには、技術的スキルと非技術的スキルの独自の組み合わせを理解する必要があります。これらのスキルは、さまざまなアプリケーションで AI と生成モデルの可能性を最大限に活用するために重要です。

NLP についての深い理解: 自然言語処理のアルゴリズムと技術に関する知識は不可欠です。これには、効果的なプロンプトを作成する上で重要な言語、構文、セマンティクスのニュアンスを理解することが含まれます。
大規模な言語モデルに関する知識: GPT-3.5、GPT-4、BERT などのモデルに習熟する必要があります。これらのモデルの機能と制限を理解することで、迅速なエンジニアがその可能性を最大限に活用できるようになります。
プログラミングとシステム統合のスキル: AI モデルをシステムに統合するには、JSON ファイルを操作するスキルと Python の基本的な理解が必要です。これらのスキルは、迅速なエンジニアリング作業のためのデータの操作と処理に役立ちます。
API インタラクション: API の知識は、生成 AI モデルの統合と対話の基礎となり、異なるソフトウェアコンポーネント間のシームレスな通信を促進します。
データの分析と解釈: AI モデルからの応答を分析し、パターンを特定し、データに基づいてプロンプトを調整する能力が不可欠です。このスキルは、プロンプトを改良し、その効果を高めるために非常に重要です。
実験と反復: A/B テストを実施し、パフォーマンス指標を追跡し、フィードバックとマシンの出力に基づいてプロンプトを継続的に最適化することが重要な責任です。

迅速なエンジニアリングにおける非技術的な責任

効果的なコミュニケーション： アイデアを明確に表現し、部門を超えたチームと効果的に協力することが不可欠です。これには、ユーザーのフィードバックを収集し、迅速な改善に組み込むことが含まれます。
倫理的監視: プロンプトが有害な反応や偏った反応を生成しないようにすることが重要です。この責任は AI の倫理的な実践と一致しており、AI の相互作用の整合性を維持します。
ドメインの専門知識： アプリケーションに応じて、特定の分野の専門知識があれば、プロンプトの関連性と正確性が大幅に向上します。
創造的な問題解決: 従来の AI と人間のインタラクションの限界を押し上げる新しいソリューションを開発するには、創造的かつ革新的に考えることが必要です。

ナノネットによる複雑なプロンプト技術の簡素化

プロンプトエンジニアリングの世界を深く掘り下げると、特に複雑な問題に取り組む場合、プロンプトテクニックの複雑さが非常に技術的になる可能性があることが明らかです。ここで、Nanonets がゲームチェンジャーとして介入し、高度な AI 機能とユーザーフレンドリーなアプリケーションの間のギャップを埋めます。

Nanonets: AI ワークフローを簡素化するツール

Nanonets は、複雑さでユーザーを圧倒することなく、これらの高度なプロンプト技術を最大限に活用する革新的なアプローチを開発しました。誰もが AI やプロンプトエンジニアリングの専門家ではないことを理解した上で、Nanonets はシームレスなソリューションを提供します。

ビジネスプロセスを簡単に合理化

Nanonets Workflow Builder は、自然言語を効率的なワークフローに変換するように設計された傑出した機能です。このツールは非常にユーザーフレンドリーで直感的であり、企業がプロセスを簡単に自動化および合理化できるようにします。データの管理、反復的なタスクの自動化、複雑な AI プロンプトの理解など、Nanonets はそれをシンプルにします。当社のワークフロー自動化プラットフォームにアクセスしてください。

ナノネットの効率を垣間見る

Nanonets のパワーとシンプルさを真に理解するために、Nanonets ワークフロービルダーの動作をデモする短いビデオを用意しました。このビデオでは、自然言語の命令を効果的で合理化されたワークフローに簡単に変換する方法を紹介します。これは、複雑な AI プロセスをユーザーフレンドリーなアプリケーションに変えることを実践的に示したものです。

[埋め込まれたコンテンツ]

ナノネットを使用したカスタマイズされたソリューション

すべてのビジネスには固有のニーズがあり、Nanonets はそれらの特定の要件に応えるためにここにいます。ビジネスプロセスを強化する AI の可能性に興味はあるが、専門的なことに気後れしている場合、Nanonets は完璧なソリューションを提供します。ナノネットがお客様のビジネス運営をどのように変革できるかについて詳しく知るために、当社のチームとの電話会議をスケジュールしてください。これは、高度な AI をシンプル、効果的、そしてアクセスしやすい方法で活用する方法を理解する機会です。

Nanonets を使用すると、プロンプトエンジニアリングの技術的な複雑さにアクセスし、ビジネスニーズに適用できるようになります。私たちの目標は、理解しやすく実装しやすい方法でパッケージ化された AI の高度な機能をお客様に提供し、急速に進化するテクノロジーの世界でお客様のビジネスが確実に前進できるようにすることです。

まとめ

このブログ投稿では、プロンプトエンジニアリングの複雑な世界を旅し、プロンプトの基本的な理解から、検索拡張生成や自動プロンプト設計などの高度なテクニックまで、その基礎を解明してきました。私たちは、迅速なエンジニアリングには技術的な洞察力だけでなく、創造的かつ倫理的な考慮事項も含まれることを見てきました。これらの複雑な AI 機能と実際のビジネスアプリケーションの間のギャップを埋めるために、Nanonets が主要なプレーヤーとして浮上しています。これらの高度なプロンプト技術を活用するプロセスが簡素化され、企業は技術的な複雑さに巻き込まれることなく AI をワークフローに効率的に統合できるようになります。

SEO を活用したコンテンツと PR 配信。今日増幅されます。
PlatoData.Network 垂直生成 Ai。自分自身に力を与えましょう。こちらからアクセスしてください。
プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。知識増幅。こちらからアクセスしてください。
プラトンESG。カーボン、クリーンテック、エネルギー、環境、太陽、廃棄物管理。こちらからアクセスしてください。
プラトンヘルス。バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。こちらからアクセスしてください。
情報源： https://nanonets.com/blog/prompt-engineering/