適切なプロンプトはタスク、コンテキスト、制限、レビュー形式を定義します

「計画を立てて」などの短いリクエストは、重要な決定をモデルに任せます。役に立つ指示には、許可された作品と素材について説明し、発明すべきでないものを示し、質問を提起する方法が指定されています。

単純な構造を使用する

次のものが含まれます: タスク (何を行うか)、コンテキスト (何に使用するか)、ソース (検討できるもの)、制限 (結論や明らかにすべきでないもの)、形式 (答えを整理する方法)、チェック (人間によるレビューのためにフラグを立てるもの)。

例: 「サポート チーム向けに、以下のメモを最大 5 つの箇条書きに要約します。メモのみを使用し、日付や原因をでっち上げないでください。事実を質問から分離し、曖昧な部分にレビュー用のマークを付けます。識別可能な情報は保持しますか? 名前を関数に置き換えないでください。」最後の制限を組織のデータ ポリシーに適合させます。

例と基準を繰り返します

一般的な入力と難しい入力についてプロンプトをテストします。回答を定義された基準 (完全性、明確さ、情報源への忠実性、不確実性の処理) と比較します。失敗した場合は、手順やフローを調整し、回帰例を保存します。

適切な根拠なしに資格情報や個人データを入力しないでください。プロンプトが適切に作成されていれば曖昧さは軽減されますが、出力には依然としてエラーや捏造された情報が含まれる可能性があります。使用する前に重要な主張を検証してください。

よくある質問

長いプロンプトは常に良いのでしょうか?

いいえ。答えを変えるコンテキストを含め、繰り返しの指示を削除します。すべての詳細が実際の結果を改善するかどうかをテストします。

AI は決して間違いをしないと聞いてもいいでしょうか?

いいえ。不確実性と限界を示すように依頼し、適切な情報源から関連する事実を確認してください。

プロンプトを保存する必要がありますか?

機密データを含めずに、入力例、基準、レビュー日付とともに有用なバージョンを保存します。

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