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をマスターします。

このスキルを使うべき場合

• 本番用LLMアプリケーション向けの複雑なプロンプト設計
• プロンプトのパフォーマンスと一貫性の最適化
• 構造化推論パターン(チェーン・オブ・ソート、ツリー・オブ・ソート)の実装
• 動的な例の選択を行うフューショット学習システムの構築
• 変数補間を備えた再利用可能なプロンプトテンプレートの作成
• 一貫性のない出力を生成するプロンプトのデバッグと改善
• 専門的なAIアシスタント用システムプロンプトの実装
• 信頼性の高い解析のための構造化出力(JSONモード)の使用

コア機能

1. フューショット学習

• 例の選択戦略(意味的類似性、多様性サンプリング)
• 例の数とコンテキストウィンドウ制約のバランス調整
• 入出力ペアを使った効果的なデモンストレーションの構築
• ナレッジベースからの動的な例の取得
• 戦略的な例の選択を通じたエッジケースの処理

2. チェーン・オブ・ソート プロンプティング

• ステップバイステップの推論の引き出し
• 「ステップバイステップで考えましょう」を使ったゼロショットCoT
• 推論トレースを含むフューショットCoT

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