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プロンプトエンジニアリングとは、生成AIから意図に近い答えを引き出すために、指示の書き方や与える情報を工夫し、改善していく技術です。
プロンプトエンジニアリングでは、役割や目的をはっきり書く、手本となる例を示す、手順を分けて考えさせる、出力の形を指定する、といった工夫を組み合わせます。一度で完成させるのではなく、答えを見ながら指示を直していくのが基本です。
業務のシステムに生成AIを組み込む場合は、プロンプトも部品の一つとして設計・管理します。決まった入力に対して答えが安定するかを、試験用の問いの一覧を使って確かめ、版を記録しながら改善していきます。プロンプトを変えたときに、ほかの問いへの答えが悪くならないかも確かめます。
プロンプトの工夫だけで足りない場合は、社内の文書を参照させるRAGや、モデルを追加で学ばせるファインチューニングを検討します。手軽な順に、プロンプト、RAG、ファインチューニングと考えると整理しやすくなります。
プロンプトの工夫で足りないときの考え方
- プロンプト指示の書き方や与える情報を工夫し、答えを見ながら直します
- RAG社内の文書を参照させます
- ファインチューニングモデルを追加で学ばせます
手軽な順に、プロンプト、RAG、ファインチューニングと考えると整理しやすくなります
関連する用語
- プロンプト人が生成AIに与える指示や質問の文章です。
- RAG(検索拡張生成)生成AIが答える前に、社内の文書などから関係する情報を探し、その情報をもとに答えを作らせるしくみです。
- ファインチューニングすでに学習を終えたモデルに、特定の用途のデータを追加で学ばせ、性質を調整することです。
- LLMOps・MLOpsAIのモデルを本番の業務で使い続けるために、開発・公開・監視・改善の流れを整える取り組みです。