林せんせい的プロンプトの分類とプロンプト作成手順　その１

私たちがAIに何かを依頼する際、使われるのは「プロンプト」と呼ばれる指示文です。プロンプトの書き方一つで、AIの反応や出力が大きく変わるのです。今回は、私の経験をもとに、プロンプトの種類やその特性を探り、どうプロンプトを作成するのかの手法を皆さんと共有します。

プロンプトとは何か?

プロンプトは、AIへの指示や質問のことを指します。しかし、この指示の仕方や表現方法は、求める結果や使用目的によってさまざまです。一般的な知見としては「Prompt Engineering Guide」で詳しく紹介されていますが、この記事では私自身の方法や考え方や、私の視点でのプロンプトの分類を紹介し、具体的にどのような手順でプロンプトを書き、使っていくかを何回かにわけて紹介したいと思います。

プロンプトの深さとは

AIを動かすためのプロンプトを作成する時、初めは簡潔に指示をしてみることが多いです。しかし、具体的なニュアンスや出力を求める場合、指示文は次第に長くなり、その複雑さが増してきます。単純な5〜10行の指示では、AIはうまく応えてくれますが、それ以上の長さや複雑さが増すと、意図がうまく伝わらずに誤解が生じることも。そのため、効果的なプロンプトを作成するためには、指示の質や内容に応じてその書き方を適切に変える必要があります。

5つのプロンプトの種類

私が考えるプロンプトの大まかな5つの種類は以下の通りです。

1. シンプルな指示： 基本的な質問や指示をAIに伝える方法。

2. 出力形式の指定を中心とした指示：具体的な出力形式を前提として、指示内容をその形に合わせて書く方法。

3. 指示の構造化：複数の要素を含んだ指示を、系統的に構造化して明確にする方法。

4. 変数を使用：特定の変数やパラメータを設定したり、変数自体を予測し、変数を使った出力の概念を構成し、変数に具体的な値を入れることで、具体的な出力を求める方法。

5. 抽象的な指示：抽象的な概念や思考を用いて、より高度な視点を得たり、指示をする方法。

とりあえずのまとめ

AIとのコミュニケーションは非常に奥が深く、私たちの指示の仕方一つでその結果が大きく変わることがあります。正確で効果的な出力を得るためには、何を求めているのか、どのような情報が欲しいのかを明確にし、適切なプロンプトの書き方を選択することが必要です。今後の記事では、それぞれのプロンプトの具体例を用いて、さらに詳しく説明していきますので、お楽しみに！