Prompt Engineering Patterns

LLM のパフォーマンス、信頼性、制御性を最大化するための高度なプロンプトエンジニアリング技術。

Core Capabilities

1. Few-Shot Learning

ルールを説明する代わりに、例を見せてモデルに教える。2〜5 個の入力-出力ペアを含めて、望ましい動作を示す。一貫した書式設定、特定の推論パターン、またはエッジケースの処理が必要な場合に使用する。より多くの例は精度を向上させますがトークンを消費するため、タスクの複雑さに基づいてバランスを取る。

例:

サポートチケットから主要情報を抽出：

Input: "My login doesn't work and I keep getting error 403"
Output: {"issue": "authentication", "error_code": "403", "priority": "high"}

Input: "Feature request: add dark mode to settings"
Output: {"issue": "feature_request", "error_code": null, "priority": "low"}

Now process: "Ca

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