プロンプト・LLM活用 高度な推論を誘発する「思考フレームワーク型プロンプト」の実装ガイド
{ "style_prompt": "RESEARCH-FIRST, PLAN, EXPERT_MODE", "techniques": , "target_models": , "version": "1.0.1"}本記事はGeminiの...
プロンプト・LLM活用
プロンプト・LLM活用 プロンプト・LLM活用 LLM-as-a-Judgeの精度を極限まで高める「ルーブリック・フォーム」設計
{ "version": "1.1", "design_patterns": , "optimization_target": "LLM-as-a-judge Reliability", "prompt_techniques": }本記事は...
プロンプト・LLM活用 Chain-of-Thought (CoT) 活用による推論精度向上：複雑な多段階ロジックを解く最適プロンプト設計
topic: 高度なプロンプトエンジニアリングmethod: Chain-of-Thought (CoT) / 思考タグtarget_llm: Gemini 1.5 Pro / GPT-4oaudience: プロンプトエンジニア, AI開...
プロンプト・LLM活用 AI論文サーベイの自動生成を加速：ハイブリッドRAGによる「忠実性」と「効率」の両立戦略
style_prompt: technical_writer_jpn_v1.0; tone: professional; formality: high; constraint: strict adherence to provided s...
プロンプト・LLM活用 複雑な意思決定を段階的に導く Strategic Chain-of-Thought (SCoT) 設計ガイド
Strategic Chain-of-Thought (SCoT) 設計ガイド本記事は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。複雑な意思決定を段階的に導く Strategic Chain-of-Thought...
プロンプト・LLM活用 実務で差がつく！LLM性能を最大化するプロンプトエンジニアリング12の実践テクニック
{"style_prompt": "applied", "revision_date": "2024-07-30", "model": "Gemini 1.5 Pro"}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...
プロンプト・LLM活用 無料構築可能：GASとGemini APIで実現する、arXiv最新論文自動要約ボットの構築戦略
`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。無料構築可能：GASとGemini APIで実現する、arXiv最新論文自動要約ボットの構築戦略【要点サマリ】Google Apps Script（GAS）と...
プロンプト・LLM活用 複雑な多段階推論タスクを最適化する高度プロンプト設計手法（ToT, Step-Back, 自己評価）
{ "title": "複雑な論理推論を最適化する高度プロンプト設計手法（ToT, Step-Back, 自己評価）", "version": "1.0", "author": "AI Assistant (Based on Gemini/...
プロンプト・LLM活用 自律エージェントMASAIにおけるReActとCoTの戦略的使い分け：複雑なマルチステップタスクを完遂させる最適プロンプト設計
ReActとCoTの戦略的統合：自律エージェントMASAIのためのプロンプト設計Prompt Engineering Expert2024-08-15LLM, PromptEngineering, ReAct, CoT, Agent, Ge...
プロンプト・LLM活用 複雑な業務要件を担保するコンテキスト設計：プロンプト工学を超えた「構造化入力」による確実性の追求
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。複雑な業務要件を担保するコンテキスト設計：プロンプト工学を超えた「構造化入力」による確実性の追求【ユースケース定義と課題】タスク概要大量の非構造化データ（プレス...