プロンプトエンジニアリング 確認テスト

役割を与えると、その立場に合った答えが返りやすくなります。専門的な文章がほしければ専門家の役割を、やさしい文章がほしければ小学生の役割を与える、という使い方です。

復習する：テキスト生成系AIにおけるプロンプトエンジニアリング

ほしい答えの例（サンプル）をいくつかプロンプトに含めて、同じ形で答えさせるのがfew-shot learningです。モデルを学習し直すファインチューニングとちがい、プロンプトを工夫するだけでできます。

復習する：テキスト生成系AIにおけるプロンプトエンジニアリング

APIは呼び出しごとに独立していて、前の質問と答えを一緒に渡さないと会話の流れが分かりません。レッスンではLangChainで過去のやり取りを保存して渡し、前の会話をふまえた答えを返せるようにしました。

復習する：LangChainを使ったプロンプト処理

GPTは細かい計算が苦手で、ツールなしでは「11の0.43乗」をまちがえたことがありました。エージェントは質問に合わせて必要なツールを選んで呼び出すので、計算をツールで正確に行えます。

復習する：LangChainを使ったプロンプト処理

「real photography」「professional photography」や、カメラの種類・「photorealism」などを入れると写真らしくなります。画家の名前を入れるとその画家のタッチに、「cel manga」は日本の漫画の雰囲気に、「Steampunk」は機械仕掛けの世界観になります。

復習する：画像生成AIにおけるプロンプトエンジニアリング