LLMプロンプティング技術
対話型ガイド
シュンスケ式ゴールシークプロンプト
ユーザーの曖昧な目標をAIとの対話を通じて明確化し、具体的な成果物へと導くための体系的なフレームワークです。ここでは、その主要な派生形を比較し、それぞれの特徴と最適な用途を探ります。
派生形の特性比較
各手法の複雑さと特定の用途への専門性を可視化します。
高度なプロンプティング技術
LLMの能力を最大限に引き出すための最新技術トレンドです。各技術をクリックして詳細をご覧ください。
未来への提案：ハイブリッドプロンプト
既存の技術を組み合わせることで、より複雑で高度なタスクに対応するプロンプトの設計が可能になります。以下の図は、その一例を示しています。
1. 目標設定
シュンスケ式
→
2. 思考探求
ToT / GoT
→
3. 知識拡張
適応的 RAG
↓
4. 自己改善ループ
SETSフレームワーク
最終成果物
倫理的配慮を含む、高品質で信頼性の高いアウトプット
このフローは、まず「シュンスケ式」で曖昧なゴールを明確化し、次に「ToT/GoT」で複雑なサブ問題を深く探求。必要に応じて「適応的RAG」で外部知識を獲得し、最後に「SETS」の自己改善ループで出力の質を高めるという、包括的な問題解決プロセスを示しています。