プロンプト・LLM活用 複雑な要件を制する「段階的コンテキスト構築」：コンテキストエンジニアリング実践ガイド
RESEARCH-FIRST: 最新のLLM（Gemini 1.5 Pro/Flash）は、コンテキストウィンドウが拡大した一方で、中盤の情報を見落とす「Lost in the Middle」現象や、一度に多くの制約を与えると指示に従わなく...
プロンプト・LLM活用
プロンプト・LLM活用 プロンプト・LLM活用 CoTを活用したプログラミング支援：論理バグを根絶する思考プロセス型プロンプト
{ "template_version": "1.2", "optimization_target": "Programming Assistance / CoT", "llm_engine": "Gemini 1.5 Pro / GPT-...
プロンプト・LLM活用 論理的推論を深化させるCoTプロンプト：複雑な在庫管理ロジックの解決
この回答では、複雑な計算と論理推論を必要とする「在庫補充計画」を題材に、Chain-of-Thought (CoT) を活用したプロンプト設計を行います。推論ステップの構造化、Few-shotによる思考パターンの固定、および誤り分析に基づく...
プロンプト・LLM活用 複雑な課題を解く34の技法：ToTやSelf-Refineを用いた最強プロンプト構築術
{ "style": "technical_expert", "techniques": , "target_audience": "Prompt Engineers", "version": "1.0"}本記事はGeminiの出力をプロン...
プロンプト・LLM活用 プロンプト自動最適化(PromptWizard)と高速エージェント訓練(Agent Lightning)による高精度契約書分析
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。プロンプト自動最適化(PromptWizard)と高速エージェント訓練(Agent Lightning)による高精度契約書分析【ユースケース定義と課題】複雑な契...
プロンプト・LLM活用 LLMのキャラクター性を深化させるハイブリッド・アプローチ：LoRA/MoRAとRAGの融合によるペルソナ構築の最前線
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。LLMのキャラクター性を深化させるハイブリッド・アプローチ：LoRA/MoRAとRAGの融合によるペルソナ構築の最前線【要点サマリ】LLMに一貫した性格と口調を...
プロンプト・LLM活用 LLM-as-a-Judgeの信頼性を担保する「ルーブリック型フォーム」プロンプトの設計
{ "purpose": "LLM-as-a-Judgeの精度向上を目的としたプロンプト設計ガイド", "technique": , "target_llm": "Gemini 1.5 Pro, GPT-4o, Claude 3.5 Son...
プロンプト・LLM活用 複雑な要件を分解し精度を最大化する「コンテキストエンジニアリング」の実装ガイド
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。複雑な要件を分解し精度を最大化する「コンテキストエンジニアリング」の実装ガイド【ユースケース定義と課題】曖昧な業務記述から例外処理を含む厳密なフロー図とJSON...
プロンプト・LLM活用 高度な推論を誘発する多角的思考プロンプト：水平・逆転・類推の統合設計
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。高度な推論を誘発する多角的思考プロンプト：水平・逆転・類推の統合設計【ユースケース定義と課題】固定観念を打破し、新規事業立案や複雑な課題解決においてLLMから非...
プロンプト・LLM活用 LLMエージェント時代のデータ準備・ワークフロー自動化：新パラダイム「DataFlow」の全貌
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。LLMエージェント時代のデータ準備・ワークフロー自動化：新パラダイム「DataFlow」の全貌【要点サマリ】LLMの推論を計算グラフとして定義し、データ依存関係...