プロンプト・LLM活用 出力トークン数の最適化戦略
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。出力トークン数の最適化戦略LLMの出力トークン数を最適化することは、APIコスト削減と応答速度向上に直結します。本稿では、プロンプト設計、評価、改良のサイクルを...
プロンプト・LLM活用
プロンプト・LLM活用 プロンプト・LLM活用 GuardrailsによるLLM出力の検証
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...
プロンプト・LLM活用 プロンプトインジェクションとその防御
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:...
プロンプト・LLM活用 役割 (Role) プロンプティングの深掘り
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...
プロンプト・LLM活用 CoTプロンプティングの活用と改善
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...
プロンプト・LLM活用 JSON Schemaを使った出力制御
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...
プロンプト・LLM活用 マルチターン会話の管理戦略
マルチターン会話の管理戦略LLMによるマルチターン会話の品質は、プロンプト設計と評価戦略が鍵となる。本稿では具体的な管理手法を解説する。ユースケース定義PowerShellスクリプト生成支援AIを想定する。ユーザーの要件を段階的にヒアリング...
プロンプト・LLM活用 LLMの失敗モード抑制戦略
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...
プロンプト・LLM活用 Gemini 1.5 Proの1Mトークン
Gemini 1.5 Proの1Mトークンコンテキストウィンドウ：技術解説Gemini 1.5 Proは、最大100万トークン（1Mトークン）のコンテキストウィンドウを実装し、長文理解と複雑なタスク処理能力を大幅に向上させた。ニュース要点事...
プロンプト・LLM活用 OpenAI Soraが切り開く未来：ビデオ生成の最前線とその技術的深淵
OpenAIが発表したテキストからのビデオ生成モデル「Sora」は、テック業界に大きな衝撃を与えました。その発表以来、公開されたデモビデオの数々は、単なる技術デモの域を超え、まるで未来を垣間見せるかのようです。今回は、この驚異的なSoraの...