ＬＬＭのプロンプトエンジニアリング　ＧｉｔＨｕｂ　Ｃｏｐｉｌｏｔを生んだ開発者が教える生成ＡＩアプリケーション開発

ＬＬＭのポテンシャルを最大限活かし、期待通りの精度の高いアウトプットを引き出すためには、ＬＬＭの能力や特性を正しく評価、把握し、綿密な設計に基づいたプロンプトを組み立てることが必要です。本書では、まずＬＬＭを理解することから始め、その上で、プロンプトにはどんなことを組み込み、どのような構造にすべきか、本来の意味での「プロンプトエンジニアリング」を行う方法を説明しています。著者たちはＧｉｔＨｕｂ　Ｃｏｐｉｌｏｔの開発者であり、その実装過程で得られた貴重な知見や、評価手法、設計上の判断など、通常は表に出てこない開発の裏側も詳しく解説されています。ＡＩアプリケーション開発の実際を知りたい開発者はもちろん、生成ＡＩの可能性と限界を理解したいユーザーにとっても、示唆に富む内容となっています。

GitHub Copilotを実装した著者がLLMとプロンプトエンジニアリングの仕組みを解説！
LLMのポテンシャルを最大限に引き出し、期待通りの精度の高いアウトプットを引き出すためには、LLMの能力や特性を正しく評価、把握し、綿密な設計に基づいたプロンプトを組み立てることが必要です。本書では、まずLLMを理解することから始め、その上で、プロンプトにはどんなことを組み込み、どのような構造にすべきか、本来の意味での「プロンプトエンジニアリング」を行う方法を説明しています。著者たちはGitHub Copilotの開発者であり、その実装過程で得られた貴重な知見や、評価手法、設計上の判断など、通常は表に出てこない開発の裏側も詳しく解説されています。AIアプリケーション開発の実際を知りたい開発者はもちろん、生成AIの可能性と限界を理解したいユーザーにとっても、示唆に富む内容となっています。

目次

１部　基礎（プロンプトエンジニアリングの世界
ＬＬＭを理解する
チャット形式への移行
ＬＬＭアプリケーションの設計）
２部　中心的なテクニック（プロンプトのコンテンツ
プロンプトの組み立て
モデルの制御）
３部　プロンプト作成のエキスパート（会話型エージェント
ＬＬＭワークフロー
ＬＬＭアプリケーションの評価
未来を見据えて）

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