プロンプトエンジニアリングの重要性
プロンプトエンジニアリングは、大規模言語モデル（LLM）に対して正確な入力を作成し、望ましい応答を引き出す技術です。これはAI時代において欠かせないスキルであり、特に会話型AIのカジュアルなユーザーにとって有益ですが、次世代のAIアプリケーションを開発する開発者にとっては極めて重要です。
プロンプトポエトの紹介
Character.ai（現在Googleの一部）が開発したプロンプトポエトは、ユーザーフレンドリーなローコードテンプレートシステムを通じて、プロンプトエンジニアリングを簡素化します。このツールはコンテクストを効果的に管理し、外部データを統合することで、LLM生成の応答を現実的な情報に基づかせます。この革新は、AIとのインタラクションを向上させる道を開きます。
少数ショット学習の力
少数ショット学習は、AIが少数の例に基づいて望ましい応答を生成する能力を持っています。モデルのファインチューニングとは異なり、リソースを大量に消費せず、迅速に調整できるため、特定のシナリオに対して柔軟に対応できます。この機能は、ファインチューニング後のモデルの能力を強化します。
プロンプトポエトを使った少数ショット学習の実現
プロンプトポエトを使用すれば、少数ショット学習を簡単に実装可能です。YAMLとJinja2テンプレートを利用して、シームレスに例を組み込んだダイナミックなプロンプトを作成できます。例えば、小売業向けのカスタマーサービスチャットボットを設計する際には、プロンプトポエトを使って関連する顧客情報（注文履歴や現在のプロモーションなど）を埋め込むことができます。また、会話のトーンをフレンドリー、フォーマル、簡潔、または情報提供型にカスタマイズすることも可能です。
カスタマーサービスチャットボットの基本指示
チャットボットのフレームワークの例を以下に示します。
システム指示
yaml
- name: system instructions
role: system
content: |
あなたは小売サイトのカスタマーサービスチャットボットです。顧客の質問に答え、情報を提供し、問題を解決する役割を担っています。以下に、模倣すべきユーザー入力と対応する応答の例を示します。
顧客データ
yaml
- name: customer data
role: system
content: |
現在の注文:
{% for order in current_orders %}
- {{ order.description }}
{% endfor %}
過去の注文:
{% for order in past_orders %}
- {{ order.description }}
{% endfor %}
プロモーション情報
yaml
- name: promotions
role: system
content: |
プロモーション:
{% for promotion in promotions %}
- {{ promotion.description }}
{% endfor %}
トーンの設定
トーンやスタイルは、ブランドによって異なります。フレンドリーでカジュアルなブランドの場合、例は以下の通りです。
- ユーザープロンプト: "こんにちは、??product_name??を注文したのですが、まだ届いていません。どうなっていますか？"
- 応答: "やあ、??username??！ご迷惑をおかけして申し訳ありません。すぐに解決しましょう。??order_date??にご注文の??productname??を確認します！"
一方、よりフォーマルなブランドの場合は次のようになります。
- ユーザープロンプト: "こんにちは、??product_name??を注文したのですが、まだ届いていません。助けていただけますか？"
- 応答: "ご連絡ありがとうございます、??username??。ご不便をおかけし申し訳ありません。??order_date??にご注文の??productname??の状況をすぐに確認いたします。"
総合的なプロンプトの作成
プロンプトポエトのプロンプトクラスを使用して、基本指示、例、および実際の顧客データを統合することで、一貫したプロンプトを作成できます。この機能により、正確でコンテクストを考慮したAIの応答を生成可能です。
python
ユーザーデータサンプル
userpastorders = getpastorders(user)
usercurrentorders = getcurrentorders(user)
promotions = get_promotions(user)
テンプレートデータ
template_data = {
"pastorders": userpast_orders,
"currentorders": usercurrent_orders,
"promotions": promotions
}
プロンプトの作成
combinedtemplate = baseinstructions + fewshotexamples + customer_data
prompt = Prompt(
rawtemplate=combinedtemplate,
templatedata=templatedata
)
AIの応答を取得
model_response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=prompt.messages
)
プロンプトポエトでAIを進化させる
プロンプトポエトは、少数ショット学習などの先進的な技術を取り入れることで、従来のプロンプト管理を超越します。これは、情報を提供するだけでなく、ブランドの独自の声にカスタマイズされた高度なAIアプリケーションの作成を簡単にします。AI技術が進化する中、少数ショット学習をマスターすることは競争力を維持するために不可欠であり、プロンプトポエトはLLMの可能性を最大限に引き出すための鍵です。
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