プロンプト・LLM活用 LLMのキャラ付け（Role-play）を極める：LoRAからMoRA、RAG統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のキャラ付け（Role-play）を極める：LoRAからMoRA、RAG統合によるペルソナ構築の最前線【要点サマリ】LLMに特定の性格や口調を定着させる技...
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自律エージェントによる自動化攻撃「Co-RedTeam」の台頭と防御戦略
role: senior_csirt_engineertone: professional_technicalpriority: remediation_centricfocus: LLM-driven_automated_red_team...
プロンプト・LLM活用 PromptWizard vs. Agent Lightning：高精度RAGエージェントのための最適化プロンプト設計
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。PromptWizard vs. Agent Lightning：高精度RAGエージェントのための最適化プロンプト設計【ユースケース定義と課題】複雑な技術文書群...
プロンプト・LLM活用 LLM時代のデータエンジニアリングを革新する：自動化フレームワーク『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時代のデータエンジニアリングを革新する：自動化フレームワーク『DataFlow』の全貌【要点サマリ】LLMの性能を決定づけるデータ品質。DataFlowは...
プロンプト・LLM活用 複雑な料金計算をLLMだけに任せない ― 決定表・計算コード・構造化出力で分ける
割引や税の適用順序をLLMの自由推論へ任せず、決定表で条件を固定し、計算はコード、結果の受け渡しは構造化出力に分ける方法を整理します。
プロンプト・LLM活用 LLMの長期記憶の脆弱性を暴く：忘却メカニズム評価ベンチマーク「PersistBench」
専門用語の定義を明確にし、数式と図解を用いて論理構造を可視化すること。具体的数値（ベンチマークスコア等）を伴う比較表を含めること。ステップバイステップの実装コードを提示し、実用性を高めること。言葉の重複を避け、密度が高く、読みやすいMark...
プロンプト・LLM活用 自動最適化の極致：PromptWizardとAgent Lightningによる高精度エージェント構築
{"status": "concept", "focus": "PromptWizard_vs_AgentLightning", "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...
プロンプト・LLM活用 複雑な推論を解体し精度を極大化する：34のプロンプト技術を統合した思考フレームワークの設計
{ "focus": "Advanced Prompt Engineering Techniques (ToT, GoT, Self-Refine, etc.)", "technologies": , "intent": "Provide ...
プロンプト・LLM活用 多角的な思考を強制する：水平・逆転・類推を統合した高度推論プロンプトの実装
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。多角的な思考を強制する：水平・逆転・類推を統合した高度推論プロンプトの実装【ユースケース定義と課題】LLMが陥りがちな「凡庸な正論」を打破し、類推や逆転の発想を...
プロンプト・LLM活用 バグ修正の前に回帰テストを置く ― LLMへコード変更を頼むときの安全柵
LLMに修正とリファクタリングを同時に任せず、再現テスト、既存テスト、最小差分、別コミットという順序で変更範囲を管理する方法を整理します。