完璧なプロンプト：プロンプトエンジニアリングのチートシート
本記事については生成AIを活用して生成された記事となります。
解説内容の正確性については読者ご自身でご確認いただきますようお願いいたします。
本記事はThe Perfect Prompt: A Prompt Engineering Cheat Sheetの解説記事となります。
大規模言語モデルは、どんな形式やプログラミング言語でもあらゆる文字列を生成できますが、その品質はさまざまです。プロンプトの設計が適切でないと、結果は曖昧な指示や不完全な知識に基づいたものになることがあります。本記事では、プロンプトエンジニアリングの重要なフレームワークとテクニックを紹介し、最高の結果を得るための方法を解説します。
AUTOMATフレームワーク
AUTOMATフレームワークは、完璧なプロンプトの構成要素を説明します。
Act as a ...: エージェントの役割を定義
User Persona & Audience: 対象ユーザーとオーディエンスを明確に
Targeted Action: 目標とする行動を指定
Output Definition: 出力の形式を定義
Mode / Tonality / Style: コミュニケーションのモード、トーン、スタイルを指定
Atypical Cases: 異常ケースの対応を定義
Topic Whitelisting: 関連トピックを限定
CO-STARフレームワーク
CO-STARフレームワークは、次の要素を強調します。
Context: 背景情報を提供
Objective: 達成したい目標を明確に
Style & Tone: 望ましいスタイルとトーンを指定
Audience: 対象オーディエンスを特定
Response: 出力形式を定義
出力形式の定義
出力形式の定義は、モデルが回答を提供する方法を指示します。実際の出力例を示すことで、モデルが模倣しやすくなります。
Few-Shot Learning
Few-shot learningでは、モデルにいくつかの実際の問題とその解決策を示し、その後に実際のタスクを開始します。
Chain of Thought
モデルに考えを音声化させ、最終的な回答を出す前にいくつかの考察と推論を行わせます。
プロンプトテンプレート
AIアプリケーションを構築する際には、変数を含むテンプレートを使用します。
RAG（Retrieval Augmented Generation）
RAGは、LLMがデータやドキュメントにアクセスして質問に答える技術です。
フォーマットとデリミタ
モデルがプロンプトの構造を理解できるように、フォーマットとデリミタを使用します。
複数のプロンプトアプローチ
複雑なアプリケーションを構築する際には、単一のプロンプトでは不十分な場合があるため、複数のタスクプロンプトを組み合わせます。
まとめ
プロンプトエンジニアリングはAIアプリケーションの成功に不可欠です。この記事で紹介したフレームワークとテクニックを活用して、より良い結果を得るためのプロンプトを設計してください。