AI の時代において、プロンプトエンジニアリングは大規模言語モデル (LLM) の潜在能力を最大限に引き出すための重要な新しいスキルだ。これは ChatGPT のような AI モデルから関連性の高い有用な出力を抽出するための複雑な入力を作成する技術だ。多くの LLM は非技術的なユーザにも使いやすいように設計されており、自然な会話調のプロンプトにも適切に反応するが、高度なプロンプトエンジニアリング技術はさらに強力な制御レベルを提供する。これらの技術は個人ユーザにとって有用であり、高度な AI ベースのアプリケーションを構築しようとする開発者にとっては絶対に不可欠だ。

ゲームチェンジャー「Prompt Poet」

Prompt Poet は、Character.ai によって開発された画期的なツールだ。Character.ai はパーソナライズされた会話型 AI のためのプラットフォームおよびメイカースペースであり、最近 Google に買収された。Prompt Poet は、Gemini のような Google の AI プロジェクト全体におけるプロンプトコンテキスト管理の将来的な方向性を示唆している可能性がある。

Prompt Poet には次のような主要な利点があり、Langchain のような他のフレームワークとは異なり、シンプルさと焦点に特徴がある。

• ローコードアプローチ …… より複雑なコードを必要とするフレームワークとは異なり、技術的・非技術的ユーザの両方にとってプロンプト設計を簡素化する。
• テンプレートの柔軟性 …… YAML と Jinja2 を使用して複雑なプロンプト構造をサポートする。
• コンテキスト管理 …… 外部データをシームレスに統合し、より動的でデータが豊富なプロンプト作成プロセスを提供する。
•  効率性 …… 文字列操作のエンジニアリングに費やす時間を削減し、ユーザが最適なプロンプトテキストの作成に集中できるようにする。

この記事では、プロンプトエンジニアリングにおけるコンテキストの重要な概念、特に指示とデータの要素に焦点を当てる。Prompt Poet がどのように動的でデータが豊富なプロンプトの作成を効率化し、LLM アプリケーションの有効性を高めることができるかを探る。

コンテキストの重要性——指示とデータ

LLM アプリケーション (チャットボットなど) のカスタマイズは、多くの場合、特定の行動方法に関する具体的な指示を与えることを意味する。これは、特定の性格タイプ、状況、役割、あるいは特定の歴史上または架空の人物を描写することを意味する場合がある。例えば、道徳的ジレンマに関する助言を求める際、特定の人物のスタイルで回答するようモデルに依頼することができ、これは得られる回答の種類に大きな影響を与える。次のプロンプトのバリエーションを試して、詳細 (選択する人物など) がどのように重要かを確認してみよ。

哲学者のアリストテレス、カール・マルクス、ピーター・シンガーによるパネルディスカッションをシミュレートせよ。各自が個別のアドバイスを提供し、互いの回答にコメントし、結論を述べるべきだ。彼らがとてもお腹を空かせているものとする。

質問: ピザ屋が余分に1枚ピザをくれた。店に伝えるべきか、それとも私たちが持っておくべきか?

詳細が重要だ。効果的なプロンプトエンジニアリングには、特定のカスタマイズされたデータコンテキストを作成することも含まれる。これは、個人的なユーザデータ、リアルタイム情報、または特殊な知識など、モデルが他の方法ではアクセスできない関連情報をモデルに提供することを意味する。このアプローチにより、AI は情報を持たない一般的なモデルよりもはるかにユーザの特定の状況に関連した出力を生成することができる。

プロンプトテンプレート化によるデータ管理の効率化

データは手動で、つまり ChatGPT に直接入力することで読み込むことができる。ソフトウェアのインストール方法についてアドバイスを求める場合、ハードウェアについて伝える必要がある。完璧な履歴書を作成するためのヘルプを求める場合、まずスキルと職歴を伝える必要がある。しかし、これは個人的な使用には適していても、開発には機能しない。個人的な使用でさえ、各インタラクションごとにデータを手動で入力するのは面倒で誤りが生じやすい。

ここでプロンプトテンプレート化が役立つ。Prompt Poet は YAML と Jinja2 を使用して柔軟で動的なプロンプトを作成し、LLM との対話を大幅に向上させる。

例: デイリープランナー

Prompt Poet の力を説明するために、簡単な例を見てみよう: 今後のイベントをユーザに思い出させ、リアルタイムデータに基づいて一日の準備に役立つ文脈情報を提供するデイリープランニングアシスタントだ。

例えば、以下のような出力が欲しいかもしれない:

おはようございます! 午前中にバーチャルミーティングがあり、午後にはハイキングの予定があるようですね。ハイキングの際は水と日焼け止めを忘れずに持っていってください。外は晴れています。

今日のスケジュールと現在の状況は次の通りです。

• **午前9時:** マーケティングチームとのバーチャルミーティング
• **午前11時:** プロジェクトマネージャーとの1対1ミーティング
• **午後7時:** 友人とDiscovery Parkでの午後のハイキング

現在の気温は18℃で晴れています。ハイキングには良好な天候が期待できます。I-90の橋が閉鎖されており、遅延を引き起こす可能性があるので注意してください。

これを行うためには、モデルに少なくとも2つの異なるコンテキストを提供する必要がある。1) タスクに関するカスタマイズされた指示、2) ユーザとのやり取りの事実的なコンテキストを定義するために必要なデータだ。

Prompt Poet は、このコンテキストを扱うための強力なツールを提供する。まず、指示の一般的な形式を保持するテンプレートを作成し、クエリを実行したい時点で特定のデータで埋める。上記の例では、以下のような Python コードを使用して、Prompt Poet の Prompt オブジェクトのコンポーネントである raw_template と template_data を作成する可能性がある。

“`
raw_template = “””

– name: system instructions

role: system

content: |

あなたは有用なデイリープランニングアシスタントです。ユーザのスケジュールと地域の状況に関する以下の情報を使用して、一日の詳細な要約を提供してください。今後のイベントを思い出させ、天候、交通、または大気質の警告を含む警告や異常な状況に注意を促してください。フォローアップの質問があるか尋ねてください。

– name: realtime data

role: system

content: |

Weather in {{ user_city }}, {{ user_country }}:

– Temperature: {{ user_temperature }}°C

– Description: {{ user_description }}

Traffic in {{ user_city }}:

– Status: {{ traffic_status }}

Air Quality in {{ user_city }}:

– AQI: {{ aqi }}

– Main Pollutant: {{ main_pollutant }}

Upcoming Events:

{% for event in events %}

– {{ event.start }}: {{ event.summary }}

{% endfor %}

以下のコードは、Prompt Poet の Prompt クラスを使用して、複数のデータソースからのデータをテンプレートに埋め込み、単一の一貫したプロンプトを形成する。これにより、パーソナライズされたコンテキストを意識した応答を提供するデイリープランニングアシスタントを呼び出すことができる。天候データ、交通更新、AQI 情報、カレンダーイベントを取り込むことで、モデルは詳細な要約とリマインダーを提供し、ユーザ体験を向上させることができる。

完全な動作コード例をクローンして実験することができる。このコード例には、少数のトレーニング例をモデルに提示する強力なプロンプトエンジニアリング技術「few-shot learning」も実装されている。

# User data

user_weather_info = get_weather_info(user_city)

traffic_info = get_traffic_info(user_city)

aqi_info = get_aqi_info(user_city)

events_info = get_events_info(calendar_events)

template_data = {

“user_city”: user_city,

“user_country”: user_country,

“user_temperature”: user_weather_info[“temperature”],

“user_description”: user_weather_info[“description”],

“traffic_status”: traffic_info,

“aqi”: aqi_info[“aqi”],

“main_pollutant”: aqi_info[“main_pollutant”],

“events”: events_info

}

# Create the prompt using Prompt Poet

prompt = Prompt(

raw_template=raw_template_yaml,

template_data=template_data

)

# Get response from OpenAI

model_response = openai.ChatCompletion.create(

model=”gpt-4″,

messages=prompt.messages

)

結論

プロンプトエンジニアリングの基本、特に指示とデータの役割を習得することは、LLM の潜在能力を最大限に引き出すために重要だ。Prompt Poet はこの分野で強力なツールとして際立っており、動的でデータが豊富なプロンプトを作成するための効率的なアプローチを提供している。

Prompt Poet のローコードで柔軟なテンプレートシステムは、プロンプト設計をアクセスしやすく効率的なものにする。LLM のトレーニングでは利用できない外部データソースを統合することで、データを埋め込んだプロンプトテンプレートは AI の応答がより正確でユーザに関連したものになることを保証できる。

Prompt Poet のようなツールを使用することで、プロンプトエンジニアリングスキルを向上させ、多様なユーザニーズに正確に対応する革新的な AI アプリケーションを開発することができる。AI が進化し続ける中、最新のプロンプトエンジニアリング技術に精通することが不可欠となる。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】