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プロンプトエンジニアリングガイド

注：このガイドは、迅速なエンジニアリングの主要な原則とベストプラクティスを統合し、人類やOpenaiなどの業界リーダーからの最近の進歩と洞察を利用しています。一部の情報は確立されたプラクティスと一致する場合がありますが、目的は、効果的なプロンプトを作成する能力を高める包括的なリソースを提供することです。大規模な言語モデル（LLM）の内側の仕組みを理解することは、彼らの行動を導くために望ましい結果を生み出すために重要です。

紹介と一般的な概念

迅速なエンジニアリングとは、AIモデルを正確で関連性のある有用な応答を生成するために、AIモデルをガイドするためのプロンプトを設計および構築するプロセスです。効果的なプロンプトは、AIがタスク、コンテキスト、および望ましい出力を理解するのに役立つ明確な指示として機能します。 OpenaiのGPT-4やAnthropicのClaudeなどのモデルでは、プロンプトのフレーズ方法は、モデルの推論、倫理、および応答スタイルに大きな影響を与える可能性があります。

迅速なエンジニアリングの重要な側面には次のものがあります。

明確さ：明確な指示を提供します。
コンテキスト：背景情報の提供タスクをフレーム化します。
特異性：正確な要件と制約の定義。
倫理的ガイドライン： AIが倫理的基準を順守し、バイアスを回避することを保証します。
反復改良： AIフィードバックに基づいてプロンプトを継続的に改善します。

これらの概念を習得することにより、質問への回答や創造的なコンテンツの生成から問題解決やデータ分析まで、範囲のタスクにAIモデルをより効果的に活用できます。

ガイドライン

AIの役割を明確に定義します。
- 説明： AIがコンテキストを提供し、その応答を導くと想定する役割またはペルソナを指定します。
- 例：「あなたは心臓病を専門とする医師です。」
関連するコンテキストを提供します：
- 説明： AIがタスクを完全に理解できるようにするために必要な背景情報を含めます。
- 例：「最近の世界的なイベントによるリモート作業の増加傾向を考えると...」
指示に具体的に注意してください：
- 説明：手順や考慮事項を含め、AIに何をしたいかを明確に述べてください。
- 例：「次の記事の重要なポイントを3つの箇条書きで要約します。」
目的のトーンとスタイルを設定します。
- 説明：応答に必要なトーン（フォーマル、インフォーマル）とスタイル（技術、会話）を示します。
- 例：「初心者に適した友好的で会話的な方法でコンセプトを説明してください。」
スコープを制限します：
- 説明：境界を定義して、特定の領域にAIの応答を集中させます。
- 例：「太陽光発電を除く再生可能エネルギー源について話し合う」
段階的な推論を奨励する：
- 説明： AIに、論理的かつ順次問題を介して考えるように促します。
- 例：「この方程式を解くために、プロセスの各ステップを説明してください。」
形式を指定します。
- 説明：リスト、表、エッセイなどの特定の構造を要求します。
- 例：「利点と短所のために列を含む情報形式の情報をテーブル形式で提供します。」
あいまいさを避ける：
- 説明：明確で正確な言語を使用して、誤解を防ぎます。
- 例：「銀行について教えてください」の代わりに、「経済における中央銀行の役割を説明する」を指定します。
不確実性の処理を指示する：
- 説明： AIに、回答が不明な場合に何をすべきかをガイドします。
- 例：「不確かな場合は、情報が不完全である可能性があると述べてください。」
倫理的で敏感なトピックに適切に対処します。
- 説明： AIに、注意と中立性を備えた敏感な被験者を処理するように指示します。
- 例：「偏見なしに移民政策の影響について話し合う。」
不必要な謝罪を避けてください：
- 説明： AIは、制限を謝罪するのではなく、有用な情報を提供することに焦点を当てる必要があります。
- 例：「ごめんなさい、しかし私はできません...」、「私はその情報を提供することはできませんが、私は助けることができます...」を使用します。
ポジティブな言語を使用してください：
- 説明：建設的な対応を促進するために、積極的に命令を積極的にフレームにします。
- 例：「効果のない戦略について話さないでください」ではなく「効果的な時間管理戦略を説明してください」。
知識のカットオフ日を設定します：
- 説明：関連性を確保するために、特定の日付までの情報が必要かどうかを指定します。
- 例：「2023年10月の時点で、再生可能エネルギーの最新の開発は何ですか？」
創造性と独創性を奨励する：
- 説明： AIを招待して、ユニークなアイデアやソリューションを生成します。
- 例：「新しいハイテクスタートアップのための革新的なマーケティング戦略を提案します。」
複数の視点を求めてください：
- 説明：さまざまな視点やソリューションを検討するようにAIを要求します。
- 例：「ヘルスケアにおける人工知能の利点と欠点を分析します。」
例を使用して明確にします。
- 説明：あなたが求めていることを説明するために、プロンプト内の例を提供します。
- 例：「「他の人の倉庫でスペースを借りるようなもの」など、クラウドコンピューティングを説明するメタファーを生成します。」
必要に応じてソースを引用するように指示：
- 説明： AIに事実情報の参照を提供するように依頼します。
- 例：「地球温暖化に関する統計をソースとともにリストします。」
複雑なタスクを分解する：
- 説明： AIが大きな問題を管理可能な部分に分割するように奨励します。
- 例：「組織に新しいソフトウェアシステムを実装するために必要な手順の概要を説明します。」
組織にタグまたは見出しを使用します。
- 説明：異なる指示を分離するために、見出しでプロンプトを構成します。
- 例：
```
 [Objective]: ...
[Constraints]: ...
[Format]: ...
```
理解を確認してください：
- 説明： AIに、理解を確実にするための指示を要約または再定義するように依頼してください。
- 例：「先に進む前に、自分の言葉でタスクを要約してください。」
拡張されたコンテキストを念頭に置いてください：
- 説明：回答に必要なコンテキストでは、正確な回答に到達するために正確な情報が必要になることがよくあります。これらがオンラインで見つけることができる場合（およびモデルが許可する）、それを閲覧することを指定します。それ以外の場合は、他の方法でそれを提供する必要があります（つまり、rag）
- 例：「____、閲覧してください。」
マルチステッププロセス：
- 説明：特定のタスクを1つのプロンプトと1つのモデルで実行することはできません。別のモデルがタスクを完了できるようにするプロンプトに到達するために、いくつかの反復を使用できます。
- 例： GPT-4「Xに関するすべての情報を閲覧し、MarkDown形式を使用して組織化されたファッションで要約します。」次に、o1 ""次の情報を使用して[...]を見つけます[前のモデルから貼り付け]」

ヒント

簡単なプロンプトから始めて、それに基づいて構築します。
- 基本的なプロンプトから始めて、詳細を段階的に追加して応答を改善します。
さまざまなフレーズを試してください：
- AIが目的の出力を提供しない場合は、プロンプトを言い換えます。
精巧な回答のために自由回答形式の質問を使用してください：
- はい/いいえの質問を避けて、詳細な回答を奨励してください。
プロンプトに例を提供します。
- AIを導くために望ましい出力を示します。
対象の視聴者を指定します。
- 観客に合うように、複雑さと言語スタイルを調整します。
- 例：「理論を中学生のグループに説明してください。」
必要に応じて長さの制約を設定します：
- 応答の冗長性を制御します。
- 例：「記事を約150語で要約します。」
類推の使用を奨励してください：
- 複雑なトピックを簡素化するのに役立ちます。
- 例：「元帳に関連する類推を使用して、ブロックチェーンテクノロジーを説明します。」
特定の視点を要求します：
- 特定の観点から書くようにAIに指示します。
- 例：「環境活動家の視点から気候変動に関する意見を書いてください。」
応答が不明であるかどうかを明確に尋ねてください。
- AIの答えが曖昧な場合は、詳しく説明してください。
フィードバックに基づいて反復します：
- AIの応答を使用して、より良い結果を得るためにプロンプトを調整します。

例

以下は、特定のガイドラインとヒントを参照する各ガイドラインとヒントを効果的に適用する方法を示す例です。

例1：役割の定義とコンテキストの提供（ガイドライン1＆2、ヒント5および4）

プロンプト： 「あなたは古代文明を専門とする歴史家です。大学生のグループに対するロゼッタ石の重要性を説明してください。」
分析：
- 役割を定義します（ガイドライン1）： 「あなたは古代文明を専門とする歴史家です。」
- コンテキストを提供します（ガイドライン2）： 「ロゼッタストーンの重要性を説明してください。」
- 聴衆を指定します（ヒント5）： 「大学生のグループに」。
- 指示（ガイドライン3）を使用して具体的に： Rosetta Stoneの重要性に焦点を当てます。

例2：ステップバイステップの推論を奨励する（ガイドライン6、ヒント1）

プロンプト： 「ステップバイステップ、年間5％の年間金利で3年間で5,000ドルの投資で得た総利息を計算します。」
予想される応答：
1. 1年目：利息= $ 5,000 * 5％= $ 250;新しい合計= 5,250ドル。
2. 2年目：利息= $ 5,250 * 5％= $ 262.50;新しい合計= $ 5,512.50。
3. 3年目：利息= $ 5,512.50 * 5％= $ 275.63;新しい合計= $ 5,788.13。
4. 獲得した総利息： $ 5,788.13- $ 5,000 = $ 788.13 。
参考文献：
- 段階的な推論を奨励する（ガイドライン6）。
- シンプルでビルドを開始します（ヒント1）。

例3：形式の指定と制限範囲（ガイドライン7＆5、ヒント6）

プロンプト： 「テーブル形式では、電気自動車とハイブリッド車の主要な機能を比較し、環境への影響とコストのみに焦点を当てています。」

予想される応答：

特徴	電気自動車	ハイブリッド車
環境への影響	- ゼロテールパイプ排出量 - 電力が再生可能な源からの場合、温室効果ガスを減らす	- 従来の車よりも低い排出量 - ガソリンの使用による電気自動車よりも高い排出量
料金	- 通常、前払いコストが高くなります - 時間の経過とともにメンテナンスと燃料のコストが低くなります	- 中程度の前払いコスト - 従来の車と比較して燃料節約が電気自動車よりも少ない

参考文献：
- 形式（ガイドライン7）を指定します。
- スコープを制限します（ガイドライン5）。
- 例を使用して明確にします（ヒント4）。

例4：敏感なトピックの処理（ガイドライン10、ヒント5）

プロンプト： 「人間における遺伝的編集の倫理的考慮事項について話し合い、大学院レベルの聴衆に適した公平な視点を確保します。」
予想される応答：
- 倫理的な考慮事項：
  - 長所：
    - 遺伝的疾患を排除する可能性。
    - 生活の質を向上させることができます。
  - 短所：
    - 意図しない結果のリスク。
    - 「神を演じる」ことについての道徳的な懸念。
- 結論：進行中の議論には、科学的可能性と倫理的意味の両方を慎重に検討する必要があります。
参考文献：
- 倫理的およびデリケートなトピックに対処します（ガイドライン10）。
- 目的の視聴者を指定します（ヒント5）。

例5：あいまいさを避け、理解を確認する（ガイドライン8＆20、ヒント9）

プロンプト： 「200ドルかかるアイテムの15％の割引の後、最終価格を計算し、7％の売上税を追加します。各ステップを確認します。」
予想される応答：
1. 割引の計算： 200ドルの15％= 30ドルの割引。
2. 減算割引： $ 200- $ 30 = $ 170。
3. 売上税の計算： 170ドルの7％= 11.90ドル。
4. 売上税の追加： $ 170 + $ 11.90 = $ 181.90 。
5. 最終価格： $ 181.90 。
参考文献：
- あいまいさを避けてください（ガイドライン8）。
- 理解の確認（ガイドライン20）。

例6：創造性の奨励（ガイドライン14、ヒント2）

プロンプト： 「サッカーとバスケットボールの要素を組み合わせた新しいスポーツを発明し、それがどのようにプレイされるかを説明してください。」
予想される応答：
- 名前：ソケットボール。
- 説明：それぞれの端に目標を備えた長方形の裁判所でプレイされ、それらの上にフープがあります。
- ルール：
  - プレイヤーは足を使ってサッカーのようにボールを動かします。
  - 得点するために、プレイヤーは：
    - ボールをゴール（1ポイント）にキックします。
    - 手でそれをキャッチした後、フープを通してそれを投げます（2ポイント）。
- 目的：チームワークと汎用性を奨励します。
参考文献：
- 創造性と独創性を奨励します（ガイドライン14）。
- 自由回答形式の質問を使用します（ヒント2）。

例7：複数の視点を求める（ガイドライン15、ヒント8）

プロンプト： 「雇用に対する自動化の影響を評価し、プラスとマイナスの両方の影響について議論します。」
予想される応答：
- プラスの効果：
  - 効率と生産性が向上します。
  - ハイテクセクターで新しい雇用機会を作成します。
- マイナスの影響：
  - 特定の産業の労働者を置き換えます。
  - スキルのギャップが広がる可能性があります。
参考文献：
- 複数の視点を求めます（ガイドライン15）。
- 特定の視点を要求します（ヒント8）。

例8：ソースを引用するように指示する（ガイドライン17、ヒント4）

プロンプト： 「評判の良い情報源を引用して、サイバーセキュリティの脅威に関する最近の3つの統計を提供します。」
予想される応答：
1. 「2023年、サイバー犯罪は世界に年間10.5兆ドルかかると予想されています。 （出典：サイバーセキュリティベンチャー） 」
2. 「2023年上半期にランサムウェア攻撃は150％増加しました。（出典：ABCサイバーセキュリティレポート） 」
3. 「企業の70％以上がサイバー攻撃の準備ができていません。 （出典：XYZセキュリティ調査） 」
参考文献：
- ソースを引用するように指示（ガイドライン17）。
- プロンプトの例を提供します（ヒント4）。

例9：複雑なタスクの分解（ガイドライン18、ヒント1）

プロンプト： 「新しいスマートフォンの成功した製品の発売を計画するために必要な手順の概要を説明します。」
予想される応答：
1. 市場調査：ターゲットオーディエンスと競合他社を分析します。
2. 製品開発：機能と設計の最終化。
3. マーケティング戦略：ブランディングおよびプロモーション資料を開発します。
4. ロジスティクス計画：サプライチェーンと流通チャネルの準備が整っていることを確認してください。
5. 起動イベント：プレスリリースと起動イベントを整理します。
6. 発売後のサポート：カスタマーサービスをセットアップしてフィードバックを収集します。
参考文献：
- 複雑なタスクを分解します（ガイドライン18）。
- 簡単に始めて、それに基づいて構築します（ヒント1）。

例10：組織にタグを使用する（ガイドライン19、ヒント4）

プロンプト：

 [Role]: Financial Analyst
[Task]: Assess the financial viability of investing in renewable energy stocks.
[Constraints]: Focus on data from the last five years.
[Format]: Provide a summary followed by recommendations.

予想される応答：
- まとめ：
  - 再生可能エネルギー株は、過去5年間で一貫した成長を示しており、平均年間X％の収益率があります。
- 推奨事項：
  - 肯定的な見通し：持続可能性へのグローバルなシフトのため。
  - 考慮事項：市場のボラティリティと規制の変更。
  - 結論：再生可能エネルギー株への投資は、長期的な視点で財政的に実行可能であるように見えます。
参考文献：
- 組織にタグまたは見出しを使用します（ガイドライン19）。
- 形式（ガイドライン7）を指定します。

例11：理解の確認（ガイドライン20、ヒント9）

プロンプト： 「解決する前に、この問題を自分の言葉で要約します。「サイクリストは2時間平均速度15 km/hで移動し、次の1.5時間で速度を20 km/hに増加させます。覆われた距離？」
予想される応答：
- 概要： 「サイクリストが最初に15 km/hに2時間、次に1.5時間20 km/hに乗ることで、サイクリストが覆う総距離を計算してほしい。」
- 解決：
  1. 最初の部分： 15 km/h * 2時間= 30 km。
  2. 2番目の部分： 20 km/h * 1.5時間= 30 km。
  3. 総距離： 30 km + 30 km = 60 km 。
- 回答：サイクリストは合計60 kmをカバーしています。
参考文献：
- 理解の確認（ガイドライン20）。
- 明確化を求めます（ヒント9）。

例12：不確実性の処理（ガイドライン9、ヒント3）

プロンプト： 「次の大統領選挙に勝つと誰が予測されますか？」
予想される応答：
- 「2023年9月の最後の更新時点で、将来の選挙結果を予測することはできません。選挙結果はさまざまな要因に依存し、進行中のイベントの影響を受ける可能性があります。」
参考文献：
- 不確実性の処理を指示します（ガイドライン9）。
- 知識のカットオフ日を指定します（ガイドライン13）。