プロンプト･エンジニアリング

　ChatGPTへの質問のことをプロンプトというようですが、このプロンプトをどのように与えるかによって回答は変わってきます。求める回答が得られるようにプロンプトを調整していく作業が必要になってくるようです。

　この作業を「プロンプト･エンジニアリング」といい、「プロンプト･エンジニア」という職種が生まれようとしているようです。

この件については、ChatGPTそのものに尋ねてみるのがよいと思い実行してみました。

質問　生成AIにおける、プロンプト･エンジニアリングについて教えてください。

ChatGPT
生成AIにおいて、プロンプト・エンジニアリングは、AIモデル（主に言語生成モデル）を操作・利用するために、特定のプロンプト（入力文やコマンド）を適切に設計し、調整する技術やプロセスを指します。このアプローチは、AIモデルに対して適切な情報を提供することで、望ましい出力を得ることを目指します。

以下は、生成AIにおけるプロンプト・エンジニアリングの一般的な側面です：

プロンプトの設計:
プロンプトは、AIモデルに対して与えられる入力文や質問です。適切なプロンプトの設計は、望ましい結果を得るために重要です。プロンプトは明確で具体的であるべきで、モデルに対して達成したいタスクや情報を適切に伝える必要があります。

フィードバックの利用:
プロンプト・エンジニアは、AIモデルからの出力に基づいてフィードバックを収集し、プロンプトを改善することが求められます。このプロセスは、反復的に行われ、モデルの挙動を理解し、最適なプロンプトを見つけるのに役立ちます。

タスクの調整:
生成AIは様々なタスクに利用されます。プロンプト・エンジニアは、特定のタスクに最適なプロンプトを見つけ、タスクに応じて適切な調整を行います。例えば、質問応答、文章生成、コード生成などの異なるタスクに対応するために異なるプロンプトが必要です。

エキスパートナレッジの活用:
プロンプト・エンジニアは、特定のドメインや業界におけるエキスパートナレッジを活用して、モデルに対してより適切で専門的なプロンプトを作成することが期待されます。これにより、モデルが特定の分野でより精緻で専門的な結果を生成できるようになります。

倫理的な側面の考慮:
プロンプト・エンジニアは、生成されるコンテンツが倫理的に適切であることを確保する責任があります。不適切なプロンプトやバイアスのかかった出力に対処することが求められます。

生成AIの技術は進化しており、プロンプト・エンジニアリングはその進化に伴います。新しい手法やベストプラクティスが継続的に発展しているため、最新の情報やツールにアクセスすることも重要です。

質問　質問を変えて
あなたは、プロンプト･エンジニアリングの専門家です。ChatGPTにおいて望ましい結果を得るためのノウハウを教えてください。

ChatGPT　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　私は専門家ではなく、ただのAI言語モデルですが、ChatGPTにおいて望ましい結果を得るための一般的なノウハウを以下に示します。ただし、これらはあくまで一般的なガイドラインであり、具体的な状況によっては効果が異なることがあります。

具体的で明確なプロンプト:
入力文（プロンプト）はできるだけ具体的で明確なものにすると良いです。何を求めているか、何を期待しているかを分かりやすく伝えましょう。

反復と詳細の追加:
複雑なタスクに対しては、必要に応じて同じ質問や指示を繰り返し、詳細を追加してみてください。モデルが期待通りの理解を得るのに役立ちます。

明示的な指示とコントロール:
ChatGPTには明示的な指示が効果的です。例えば、「以下に3つの利点を挙げてください」といった具体的な命令が良い結果を生むことがあります。

コンテキストの提供:
長い対話の中でコンテキストを提供することで、以前の発言に基づいて論理的な回答を促すことができます。

不要な情報の削除:
不要な情報や冗長な表現を避け、必要な情報に絞ってプロンプトを作成すると、モデルが理解しやすくなります。

フィードバックの活用:
ChatGPTが出力した結果に対してフィードバックを行い、必要に応じてプロンプトを修正することで、モデルの学習に寄与します。

制約の導入:
ChatGPTは開放的な生成を行いますが、必要に応じて特定のルールや制約をプロンプトに組み込むことで、望ましい方向に誘導できます。

異なるアプローチの試行:
複雑な質問やタスクに対しては、いくつか異なるアプローチを試してみてください。異なるフレーズや文脈で同じ質問をリフォーミュレートすることも有効です。

これらのアプローチは、ChatGPTがユーザーの意図を正確に理解し、望ましい結果を生成するのに役立つことがあります。ただし、結果はコンテキストや具体的な要件に依存するため、試行錯誤を通じて最適な方法を見つけることが重要です。