プロンプト・LLM活用 プロンプトより先に整えるもの ― 指示・参照データ・出力契約を分ける
LLMの精度を上げる前に、指示、参照データ、出力仕様の境界を明確にする実務的なコンテキスト設計を整理します。
プロンプト・LLM活用
プロンプト・LLM活用 プロンプト・LLM活用 DataFlow: LLM時代の高精度データ構築とパイプライン自動化の統合フレームワーク
専門性と親しみやすさの共存：研究論文の厳密さと、技術ブログの明快さを両立させる。根拠の明示：推測ではなく、arXivの論文や公式ドキュメントに基づく数値を優先する。視覚的補助：複雑な概念はMermaidまたは数式で構造化する。読者への配慮：...
プロンプト・LLM活用 要件定義を分割して確認する ― 業務ルール台帳と未確定事項の管理
長い業務資料を、用語・ルール・例外・未確定事項に分けて確認する実務フローを整理します。
プロンプト・LLM活用 CoT（思考の連鎖）を用いた複雑なプログラム・バグ修正の最適化プロンプト
{ "research": [ "CoT (Chain-of-Thought) for Programming: 論文『Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Langua...
プロンプト・LLM活用 LLMの「キャラクター性」を極める：LoRA/MoRAとRAGを組み合わせた多層的ペルソナ構築術
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」を極める：LoRA/MoRAとRAGを組み合わせた多層的ペルソナ構築術【要点サマリ】LLMに特定の性格や知識を持たせる「キャラ付け」は...
プロンプト・LLM活用 PromptWizardとAgent Lightning：LLMエージェントの推論精度と実行速度を最大化する設計指針
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とAgent Lightning：LLMエージェントの推論精度と実行速度を最大化する設計指針【ユースケース定義と課題】最新の市場トレンド...
プロンプト・LLM活用 LLMの推論能力を極大化する：水平・逆転・類推思考プロンプトの実装ガイド
本記事は、高度な推論能力を引き出すための水平・逆転・類推思考プロンプトの実装ガイドです。LLMの推論能力を極大化する：水平・逆転・類推思考プロンプトの実装ガイド【ユースケース定義と課題】従来のLLMは論理的な逐次推論（垂直思考）に長けていま...
プロンプト・LLM活用 高精度推論を実現するプロンプト・エンジニアリング：ToT・Self-Refine・GoTの実践実装
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。高精度推論を実現するプロンプト・エンジニアリング：ToT・Self-Refine・GoTの実践実装【ユースケース定義と課題】複雑な多段階推論や戦略立案において、...
プロンプト・LLM活用 LLM協調型レッドチーム「Co-RedTeam」の台頭と自律的脆弱性悪用への防御戦略
{ "status": "ready", "persona": "CSIRT/Senior Security Engineer", "focus": "Automated Red Teaming (Co-RedTeam), Autonomo...
プロンプト・LLM活用 LLM評価の客観性を極める：ルーブリックとフォーム入力を活用したLLM-as-a-judgeの構築
{ "technique": "LLM-as-a-judge with Rubric-based Form Filling", "frameworks": , "target_model": "Gemini 1.5 Pro, GPT-4o"...