【生成AI】プロンプトのパターンを整理する(資料→回答、前情報生成→回答)

ChatGPT(生成AI)のポテンシャルを最大限活用するためには、いかにプロンプトを工夫するかですが、そのための様々なパターンを知っておきたいところです。

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ChatGPT(生成AI)は、ポテンシャルが膨大

ChatGPTが有名ですが、生成AIを支えているLLMは「大規模言語モデル」という基盤技術が使われており、人間では到底及ばないような大量の”データの海”であるともいえます。

ポテンシャルは膨大で、これを使わない手はありません。

ただ、生成AIを使いこなそうと思うと、人間がいかにこの生成AIに呼びかけるか(要望・指示・命令を与えるか)が重要になってきます。

生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すことができるようなプロンプト(入力指示)を知っておくことには意味があると考えられます。

資料→回答(Information Retrieval)

ユーザーから材料やサンプルを渡し(Information Retrieval)、回答してもらう方法です。

ユーザー側から正確性や範囲を確認したうえで前情報を渡すことから、出てくる回答の精度も上がることになります。

  • ○○の資料はこれです。これについて要約してください。

前情報生成→回答(General Knowledge Prompting)

段階を踏み、第1段階で、前提となる前情報や定義(General Knowledge)を生成AIに聞いて言語化し、第2段階で、それを前情報として回答してもらう方法です。

前提情報を明確にして整えてからそれをもとに思考してもらうという順番でいけば、正確性や範囲を確認したうえで回答をもらうことになるため、出てくる回答の精度も上がることになります。

  • ①理想的な○○とは何ですか?
    ②では、そのような要素を備えた案を考えてください。

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