プロンプトエンジニアリング
キーフレーズ
[AIの性能を引き出すプロンプト設計技術]
- プロンプト設計の重要性
- プロンプトがAIの応答に与える影響
- プロンプトの質がAIの応答の質を直接改善する。
- 明確で具体的な指示がAIの理解を助ける。
- より具体的なプロンプトが、期待する結果に近づける。
- 効果的なプロンプトの例
- 「AIに関する面白いブログ記事を書いて」よりも具体的な指示が効果的。
- 例として「10年後のAIと人間の共存に関して、楽観的・悲観的見解を考慮し、1000文字で書いて」が挙げられる。
- 具体的な期待を示すことで、AIがより適切な応答を生成する。
- AIの役割と指示の明確化
- 特定の役割を与えることの利点
- AIに専門家や教師などの役割を与えることで、期待される応答の方向性が明確になる。
- 役割に応じた知識や視点を持った応答が得られる。
- 専門的な知識を活かした回答が期待できる。
- データの構造化と柔軟性
- データを構造化して表現することで、柔軟な指示が可能になる。
- 構造化されたデータは、AIが情報を整理しやすくする。
- 複雑なタスクを段階的に指示する手法が有効。
- タスクの段階的指示と出力形式
- 複雑なタスクの整理
- 複雑なタスクを段階的に指示することで、タスクが明確に整理される。
- 各ステップごとに指示を出すことで、AIの理解が深まる。
- 段階的な指示は、タスクの進行をスムーズにする。
- 出力形式の指定
- 出力形式を指定することで、期待される結果を得やすくなる。
- 例として、営業日報の取りまとめや特定のフォーマットでの回答を求めることができる。
- 明確なフォーマットの指定が、結果の一貫性を保つ。
- AIとの対話の促進
- 質問とフィードバックの重要性
- 「わからないことがあれば、私に質問してください。」を追加することで、AIとの対話を促進する。
- AIが不明点を明確にすることで、より良い応答が得られる。
- フィードバックを通じて、AIの応答精度が向上する。
- 評価による応答の質向上
- AIの回答に点数や評価を与えることで、次の回答の質を向上させる。
- 評価を通じて、AIが学習し、改善する機会を得る。
- 質問とフィードバックを繰り返すことで、AIの応答精度が向上する。Follow me!
