プロンプトとは、Gemini などの大規模言語モデル（LLM）と効果的に通信し、自然言語のリクエストを通じて期待される結果を得る手法です。プロンプトの設計では、モデルの出力を導くための正確な指示、質問、コンテキストを作成します。適切に構成されたプロンプトは、新しいテキスト形式の生成、言語の翻訳、クリエイティブなコンテンツの作成、質問への詳細な回答など、特定の成果に向けてモデルを導くロードマップとして機能します。
プロンプトの品質は、モデルのレスポンスの品質に直接影響します。明確で簡潔かつ具体的なプロンプトを使用すると、より正確で関連性が高く、一貫性のある出力が得られます。逆に、あいまいなプロンプトや曖昧なプロンプトを使用すると、予測不可能で満足のいかない結果になる可能性があります。
プロンプトは、次のようなさまざまな要素で構成できます。
- 指示: モデルが従うべき具体的な指示（「この文をスペイン語に翻訳して」など）。
- 質問: モデルに回答してほしい問い合わせ（例: 「フランスの首都はどこですか？」）。
- コンテキスト情報: モデルの理解を助ける背景知識や参照（例: 「別の惑星では、犬は 5 本の足を持っています。私はその惑星から犬を迎えました。犬の足は何本ありますか？」）。
- 少数ショットの例: 期待される出力形式、スタイル、トーンのデモンストレーション（たとえば、特定の文を翻訳するようモデルに指示する前に、正しく翻訳された文の例を提供する）。
- 入力データ: モデルが処理または完了するテキスト、コード、その他のデータ。
適切なプロンプト戦略を使用し、優れたプロンプトを設計するには、LLM の機能と制限を理解し、効果的なコミュニケーション戦略を採用する必要があります。慎重に調整されたプロンプトを作成することで、モデルの可能性を最大限に引き出し、さまざまなタスクに実装できます。
プロンプトの詳細については、 Google Cloud ドキュメントのプロンプトの概要をご覧ください。