プロンプトとは、大規模言語モデル (LLM) に入力するテキストのことで、解決したい問題や完了させたいタスクをモデルに明示的に伝えるために使用されます。また、LLM がユーザーのニーズを理解し、関連性の高い正確な回答やコンテンツを生成するための基盤でもあります。本チュートリアルでは、LLM をより効率的に活用できるよう、プロンプトの設計と最適化に役立つ一連の実践的なテクニックを紹介します。
プロンプトの設計
明確かつ具体的なプロンプトの作成
同僚にタスクを依頼する際、要件を一行で説明しただけでは、タスクの結果が期待から大きく外れてしまうかもしれません。しかし、明確な目的、提案する方向性、実行戦略などの参考情報をより多く提供すれば、同僚は高い水準でタスクを完了する可能性が高まります。
これは LLM を使用する場合も同様です。タスクの説明 (プロンプト) が明確かつ具体的であるほど、LLM のパフォーマンスが期待に応える可能性が高まります。
明確かつ具体的なプロンプトを作成することは、LLM の能力を最大限に引き出すための最も重要なステップです。
曖昧なプロンプト | 明確かつ具体的なプロンプト |
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あなたは、明確な開発タスクを受け取ったシニア PHP プログラミングエキスパートです。要件は次のとおりです：${require}。PHP 言語を使用して、この要件を実装するためのアルゴリズムまたはメソッドを詳細に記述し、実装中に遭遇する可能性のあるエッジケースとエラーハンドリング、および効率的で安全なコードでこの要件を満たす方法を検討してください。 | 経験豊富な PHP プログラミングエキスパートとして、あなたの具体的な開発タスクは次のとおりです：${require}。 あなたの専門知識を活かして、このタスク要件を実装するための効率的なアルゴリズムまたは方法論を PHP を使用して詳細に説明してください。 説明には、必ず以下の点を含めてください： - 必要な関数、クラス、データ構造の選択と設計を含む、具体的な実装ステップ。 - 境界条件の分析、潜在的なエッジケースの特定と説明、およびこれらの状況を適切に処理する方法。 - エラーハンドリングメカニズム、プログラムの安定性を確保するための堅牢なエラー検出と例外処理ロジックをコードに実装する方法の説明。 - セキュリティに関する考慮事項、コード実行中のデータセキュリティとプライバシー保護を確保するための、考えられるセキュリティ上の脅威と推奨される予防策の議論。 - パフォーマンス最適化の提案、アルゴリズムの最適化、リソース管理、キャッシュ戦略など、コードの実行効率を向上させる方法の提案。 回答は技術的に正確であるだけでなく、他の開発者が迅速に把握し、実際のプロジェクトに適用できるよう、明確で理解しやすいものであることを確認してください。 |
プロンプトフレームワークの活用
LLM に明確な背景と目的を体系的に提供するために、プロンプトフレームワークを使用してプロンプトを標準化することを推奨します。これにより、プロンプトの構造を便利かつ迅速に設計できます。このテンプレートは、LLM の出力の有効性と関連性に影響を与えるさまざまな側面を十分に考慮しており、モデルのパフォーマンスを大幅に向上させます。
これには次の要素が含まれます：
コンテキスト：タスクに密接に関連する背景情報。これにより、LLM が特定のシナリオを理解し、生成される応答が関連性の高いものになります。
目的：LLM に完了してほしい具体的なタスクを明確に記述します。明確で正確な命令は、LLM をタスクに集中させ、出力の有効性を向上させることができます。
スタイル：LLM に出力してほしい文章のスタイルを指定します。特定の著名人、特定の流派、または特定の分野の専門家のスタイルなどが考えられます。
トーン：出力コンテンツが持つべきトーンを定義します。フォーマル、ユーモラス、温かい、思いやりがあるなど、さまざまな利用シーンや目的に合わせて設定します。
対象読者：コンテンツの対象となる読者層を明確に示します。専門家、初心者、子供など、対象読者を指定することで、LLM は言語や内容の深さを調整し、読者のニーズにより良く応えることができます。
応答：出力コンテンツの正確な形式を指定します。リスト、JSON データ形式、専門的な分析レポートなど、後続のアプリケーションのニーズに直接応える結果を LLM が提供するようにします。
プロンプトフレームワークなし | プロンプトフレームワークあり | |
プロンプト | 私は自社の新プロダクトを宣伝したいです。会社名は Bailian で、新プロダクトは軽量ポータブルフォンの Zephyr Z9 です。簡潔でありながらインパクトのある Weibo の投稿を作成するのを手伝ってください。 | #背景# 自社 Bailian の新製品である、軽量携帯電話の Bailian Zephyr Z9 を広告したいです。 #目的# プロダクトリンクをクリックして購入したくなるような Weibo の投稿 (500 ワード以内) を作成してください。 #スタイル# Blackberry のような成功企業の類似プロダクト広告の文章スタイルに従ってください。 #トーン# 説得力のある #対象読者# Weibo 上の弊社のオーディエンスは、主に若い世代です。デジタル製品が好きな人々がすぐに投稿に気づくように、投稿をカスタマイズしてください。 #出力# 簡潔でインパクトのある Weibo の投稿。 |
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実際には多くの種類のプロンプトフレームワークがあります。タスクの要件に基づいて構造要素を追加または削除できます。また、このチュートリアルの後続の章で、このプロンプトフレームワークの柔軟な適用を観察することもできます。
プロンプトの最適化
ヒント 1：出力例の提供
プロンプトに期待する出力の例を提供することで、LLM に出力に求められる基準、フォーマット、概念、文法、トーンを「模倣」させることができます。同時に、例を提供することで、LLM からの複数の出力結果の一貫性が高まり、モデルのパフォーマンスが安定します。
例なし | 例あり | |
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上記の比較では、LLM は例を学習し、それに応じて推薦投稿を書いています。
ヒント 2：タスクのステップ設定
多くの複雑なタスクでは、LLM にタスクの完了方法を指示することが不可欠です。
ヒント 3：区切り文字による単位の区別
複雑なプロンプトを構築する際、特定の区切り文字を使用して異なるコンテンツ単位を定義します。これにより、LLM がプロンプトを正しく解析する能力が大幅に向上します。タスクの複雑さが増すにつれて、区切り文字の合理的な使用がより重要になります。
区切り文字には、自然言語のテキストではまれな、ユニークな文字の組み合わせを使用します。例：###、===、>>>。これらの特殊な記号シーケンスに固定のルールはありません。重要なのは、それらが非常に認識しやすく、モデルがこれらの記号をテキスト内の通常の句読点や文法要素ではなく、コンテンツ領域の境界マーカーとして明確に区別できることです。
区切り文字なし | 区切り文字あり | |
プロンプト | 以下の映画レビューを簡潔に要約してください。 かつては活気にあふれエネルギッシュだったチャン・ジーチャンは、生活のプレッシャーから本来の人生の軌道を外れ、中年で「脱線」してしまいます。一時の衝動的な決断により、彼は家族の「小さな誇り」から社会の「周縁的な人物」へと一瞬で変貌を遂げました。しかし、これが彼の中年の人生の旅の始まりに過ぎないとは、彼自身も予想していませんでした。次々と予期せぬ出来事が嵐のように押し寄せ、彼は新たに自分自身と向き合うことを余儀なくされます。人生の重荷が真に彼の肩にのしかかったとき、彼は配達員になることを選び、新たなスタートを切ります。街の通りや路地を駆け巡るガオ・ジーレイは、その道中で同じ志を持つ仲間たちと出会います。彼らと共に過ごす時間の中で、彼は人間関係の温かさと冷たさを深く経験し、この困難な「逆行の道」で失われた勇気と信念を徐々に取り戻し、人生の新たな方向性を再定義していきます。 | 以下の映画のレビューを簡潔に要約してください。 以下の映画レビューを簡潔に要約してください。 ### かつては活気にあふれエネルギッシュだったチャン・ジーチャンは、生活のプレッシャーから本来の人生の軌道を外れ、中年で「脱線」してしまいます。一時の衝動的な決断により、彼は家族の「小さな誇り」から社会の「周縁的な人物」へと一瞬で変貌を遂げました。 ### しかし、これが彼の中年の人生の旅の始まりに過ぎないとは、彼自身も予想していませんでした。次々と予期せぬ出来事が嵐のように押し寄せ、彼は新たに自分自身と向き合うことを余儀なくされます。人生の重荷が真に彼の肩にのしかかったとき、彼は配達員になることを選び、新たなスタートを切ります。街の通りや路地を駆け巡るガオ・ジーレイは、その道中で同じ志を持つ仲間たちと出会います。 ### 彼らと共に過ごす時間の中で、彼は人間関係の温かさと冷たさを深く経験し、この困難な「逆行の道」で失われた勇気と信念を徐々に取り戻し、人生の新たな方向性を再定義していきます。 ### |
出力 | この映画は、主人公チャン・ジーチャンが生活のプレッシャーによって普通の人生の軌道を外れるという、中年の危機を描いた物語です。一連の困難を経験した後、彼は配達員となり、新しい友人たちの助けを借りて勇気と信念を取り戻し、人生の新たな方向性を見つけ出します。この映画は逆境の中での成長と自己救済を描いています。 | 主人公のチャン・ジーチャンは中年期に人生の困難に直面し、衝動的な決断によって社会的地位が急落します。 その後、数々の困難に直面しながら、彼は再出発のために配達員の仕事に就きます。その過程で同僚たちと深い友情を築き、苦難を通じて勇気と信念を取り戻します。 最終的に、困難と挑戦の中で、彼は人生の新たな意味と方向性を見つけ出します。 |
区切り文字を使用した出力は、顕著な改善を示しています。LLM は 3 つの段落間の論理的関係を理解しただけでなく、区切り文字を正しく識別し、区切られた段落に基づいて 3 つの強く関連する要約を生成しました。
ヒント 4：モデルに「思考」を促す
論理的推論やコンテキスト学習を伴う複雑なタスクでは、単純なプロンプト技術ではタスク要件を満たせない場合があります。しかし、モデルに推論プロセスを生成させるか、複雑なタスクを分解してステップバイステップで推論させることで、モデルが結果を出す前により多くの推論の証拠を生成するように導くことができます。
ここではまず、比較的簡単に使用でき、複雑なシナリオにおける LLM の推論能力を大幅に向上させることができるChain of Thought (COT) を紹介します。
タスクの目的：複雑な JSON 構造の解析
#背景#
JSON 入力：
{"web-app": {
"servlet": [
{
"servlet-name": "cofaxEmail",
"servlet-class": "org.cofax.cds.EmailServlet",
"init-param": {
"mailHost": "mail1",
"mailHostOverride": "mail2"}},
{
"servlet-name": "cofaxTools",
"servlet-class": "org.cofax.cms.CofaxToolsServlet",
"init-param": {
"templatePath": "toolstemplates/",
"log": 1,
"logLocation": "/usr/local/tomcat/logs/CofaxTools.log",
"logMaxSize": ""}}],
"servlet-mapping": {
"cofaxEmail": "/cofaxutil/aemail/*",
"cofaxTools": "/tools/*"},
"taglib": {
"taglib-uri": "cofax.tld",
"taglib-location": "/WEB-INF/tlds/cofax.tld"}}}
#目的#
JSON に基づいて、以下の要件を完全に満たしているかどうかを判断してください：
1. 各サーブレットに init-param があるか
2. servlet-mapping のすべての要素が servlet で一致しているか
3. cofaxTools サーブレットに "log" で始まる 3 つのパラメーターがあり、"log" パラメーターが 10 未満であるかCoT なし | CoT あり |
| |
要件を満たしていません | まず、与えられた JSON データをステップバイステップで分析し、言及されたすべての要件を満たしているかどうかを判断します。 思考プロセス
出力上記の分析に基づくと、「logMaxSize」の扱いについては解釈の余地があるかもしれませんが、主要な条件は基本的に満たされています。したがって、「logMaxSize」に厳密な要件がない場合 (例えば、10 未満の有効な値を持つことを要求しないなど)、全体として要件を満たしていると見なすことができます。「logMaxSize」に特定の要件がある場合は、決定を下す前にさらなる明確化が必要になります。しかし、標準的な解釈では、答えは「要件を満たしています」となるはずです。 |
CoT に加えて、LLM に「思考」を促すもう一つの実践的な方法はプロンプトチェイニングです。プロンプトチェイニングは、複数回の対話を通じて「思考」の方向を導き、LLM が単純なタスクから始めて、設計された「思考」の道筋に沿って徐々に複雑な推論を完了するように導きます。
プロンプトチェイニングは、Chain of Thought と比較して構築がより複雑ですが、パフォーマンスが優れており、精度も高いです。論理的に複雑でありながら、固定されたパターンに従って分解できるタスクに特に適しています。
プロンプトチェイニングの例
LLM の「思考」を導く他の方法には、Tree of Thoughts (ToT) や Boosting of Thoughts があります。
プロンプトのテストと反復
最適なプロンプトを生成することは、さまざまな方法を常に試行し、調整する必要がある反復的なプロセスです。プロンプトエンジニアリングの最適化プロセス全体は、次のように要約できます：
さらに、慎重に設計されたプロンプトに加えて、ユーザーのフィードバックと修正も重要な要素であることに注意する価値があります。プロンプトの最適化が完了した後でも、オンライン環境で継続的にフィードバックを受け取り、それに応じて調整を行うことで、モデルがユーザーのニーズをよりよく理解し、満たすのに役立ちます。
最適化事例：多国籍企業向け AI アシスタントに多言語コンテンツを出力させる
背景：ユーザーから、qwen-turbo が英語の質問に一貫して英語で回答できないとの報告がありました。
最適化のポイント：
最適化前のプロンプトの構造は比較的緩く、
## 制限事項セクションは冗長でした。そのため、このチュートリアルで提供されているプロンプトフレームワークを使用して、## 制限事項セクションの内容を再フォーマットし、正しい場所に分割しました。${documents}セクションは長い文章であり、文中に配置するのは不適切です。重要なコンテンツブロックとして、区切り文字を使用してマークし、分離する必要があります。
最適化前 | 最適化後 |
# 役割 あなたは効率的な人事 AI アシスタントであり、特にポリシー、勤怠システム、年次休暇の取り決め、その他の関連問題に関する社内からの質問に答える責任があります。あなたは会社のポリシー文書を迅速かつ正確に解析し、同僚に明確で簡潔な説明を提供する能力を持っています。 ## スキル ### スキル 1：ポリシーの解釈 - **タスク**：会社のポリシー文書を正確に解釈し、同僚に明確で簡潔なポリシーの説明を提供する。 - 関連するポリシー条項を迅速に特定し、特定のポリシー実施の詳細に回答する。 - 説明が理解しやすく、会社の公式規定に準拠していることを確認する。 ### スキル 2：勤怠に関する Q&A - 従業員の勤怠に関するすべての質問に回答する。これには、出退勤ルール、遅刻・早退の処理、休暇手続きなどが含まれる。 - 特定の勤怠操作ガイドラインと、特別な状況への対応に関する提案を提供する。 ### スキル 3：年次休暇管理に関する相談 - 年次休暇の申請条件、積立ルール、有効期間、承認プロセスを詳細に説明する。 - 従業員の年次休暇残高の計算を支援し、休暇計画の提案を提供する。 ## ツールとリソース - **ナレッジベースへのアクセス**：`${documents}` 内の会社のポリシー文書と関連規定を直接解析し、回答の権限と適時性を確保する。 - 質問が英語の場合、その中国語の意味を理解してナレッジベースを検索し、英語で応答してください (応答の句読点は英語形式であることに注意してください！特に文字 U+2019「'」は「'」に置き換えてください)。 ## 制限事項 - 応答には標準の ASCII 文字セットのみを使用し、中国語の引用符、全角のコンマ、その他の全角句読点は使用しないでください！！！ - ユーザーの質問と同じ言語で応答してください。例えば、ユーザーが中国語を使用した場合、中国語で回答し、ユーザーが英語を使用した場合、英語で回答してください。 - 回答は、会社のポリシー、勤怠システム、年次休暇、その他の人事管理分野の範囲内の質問に限定されます。 - 個人のプライバシーデータに関する問い合わせには関与せず、従業員の情報セキュリティを保護してください。 - ナレッジベースでカバーされていない、または不明確な質問に遭遇した場合は、問い合わせ者に人事部に連絡してさらなる支援を求めるよう案内してください。 | #背景# あなたは多国籍企業向けの効率的な人事 AI アシスタントであり、特にポリシーの解釈、勤怠に関する Q&A、年次休暇管理に関する社内からの質問に答える責任があります。あなたは会社のポリシー文書を迅速かつ正確に解析する能力を持っています。以下は会社のポリシー文書です： ====== `${documents}` ====== #目的#
#多言語要件# - 質問が中国語でない場合、質問を中国語に翻訳してナレッジベースを検索してください。 - ナレッジベースから取得したコンテンツも、出力時に質問の言語に変換する必要があります。 #出力# 1. 応答の出力には、標準の ASCII 文字セットのみを使用してください。 2. 出力コンテンツの言語は、ユーザー入力の言語と同じである必要があります。 |