プロンプト・LLM活用

GuardrailsによるLLM出力の検証LLMの出力品質と安全性を保証するため、Guardrailsは不可欠である。本稿では、その設計、評価、改良サイクルについて技術的な観点から解説する。ユースケース定義本稿では、顧客サポートチャットボッ...

LLMのプロンプトインジェクションはセキュリティリスクを伴う。本稿では、その防御戦略と評価手法を詳述する。入出力契約本稿で扱うLLMアプリケーションの入出力契約を以下に定める。入力: ユーザーからの自由形式テキスト。最大1024文字。出力:...

役割プロンプティングの深化と評価LLMにおける役割プロンプティングは、特定ペルソナによる高品質な出力を導出する。本稿では、役割プロンプティングの設計、評価、改良サイクルを詳述する。ユースケース定義技術サポートチャットボットがユーザーの質問に...

CoTプロンプティングによる複雑な推論タスクの精度向上複雑な推論タスクにおけるLLMの精度向上のため、CoTプロンプティングの活用と改善手法を詳述する。入出力契約タスクは、与えられたビジネス要件から適切なAPIエンドポイントとパラメーターを...

LLM出力制御におけるJSON Schemaの活用と評価戦略LLMの出力構造化は、後続システム連携に不可欠である。本稿ではJSON Schemaを用いた厳密な出力制御と評価手法を詳述する。ユースケース定義顧客からの問い合わせ内容を分類し、必...

LLMは多様なタスクに適用可能だが、出力の安定性には課題がある。本記事では、失敗モードを抑制するプロンプト設計と評価戦略を詳述する。LLMの失敗モード抑制戦略ユースケース定義ユースケース: 特定の技術文書（例: APIリファレンス）に基づき...

大規模言語モデル（LLM）の能力は目覚ましいものがありますが、常に期待通りの結果が得られるわけではありません。特にビジネスの現場で活用する際、幻覚（Hallucination）や様式崩れ、脱線といった「失敗モード」は、運用上の大きな課題とな...

LLMの思考連鎖プロンプティング設計と評価1. ユースケース定義本稿では、顧客サポートにおけるFAQからの問い合わせ対応を自動化するLLMプロンプトの設計と評価に焦点を当てます。特に、単に回答を提示するだけでなく、なぜその回答に至ったのかの...

Prompt Chainingによる複雑タスク分解とLLMの挙動評価ユースケース定義本稿では、Prompt Chainingを用いて、顧客からの多岐にわたる製品レビューテキストから、製品の「ポジティブな側面」「ネガティブな側面」「具体的な改...

失敗モード抑制のためのプロンプト設計と評価1. ユースケース定義本レポートでは、カスタマーサポート部門における「顧客からの問い合わせメールを自動で分類、要約し、次のアクションを推奨する」タスクをユースケースとします。このシステムは、大量の問...