プロンプトエンジニアリングパターン

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法です。

コア機能

1. Few-Shot ラーニング

ルールを説明する代わりに、例を示してモデルを教えます。目的の動作を示す入力-出力ペア2〜5個を含めます。一貫したフォーマット、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します。より多くの例により精度が向上しますが、トークンを消費するため、タスクの複雑さに応じてバランスを取ります。

例:

サポートチケットから主要情報を抽出します:

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: "Can't upload files l

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