AIとコミュニケーションする技術 プロンプティング・スキルの基礎と実践
発売日: 2024/11/21
想定ページ数: 224ページ
ISBN: 9784295020592
全文検索: 非対応
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※本書はEPUB(固定レイアウト型)で作成されております。検索機能や文字列のコピーがご利用できません。
生成AIは、AIを「誰でも扱える万能ツール」にしました。
しかし意図通りの結果を得るにはちょっとしたテクニック、「プロンプティング・スキル」が必要です。
そのスキルを無理なく身につけたい人にオススメなのが本書『AIとコミュニケーションする技術 プロンプティング・スキルの基礎と実践』です。
本書ではAIの成り立ちを図やイラストをもちいて丁寧に解説。そのうえで「生成AIにとってわかりやすいプロンプト」を作るための基礎的なロジックを解説していきます。
そのため、AIモデルの種類やアップデートに左右されず長くつかえるテクニックが身につきます。
現在主流となりつつあるマルチモーダルに対応したプロンプティングも扱うなど、すぐに使えるサンプルもふんだんに掲載。
また、生成AIを使うにあたっては、そのリスクについても理解しておくことが求められます。
本書ではプロンプティングとは切り離せない法的リスク、倫理的リスクやガイドラインの作り方まで紹介しているので、生成AIを使うさまざまな場面で活用できます。
目次プレビュー
- はじめに
- 目次
- prologue 生成AIの現在地図
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01 生成AI時代の新スキル「プロンプトデザイン」
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02 複数のプロンプトを適切につなぐ「チェーンデザイン」
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03 プロンプトデザイン1 具体的に質問する
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04 プロンプトデザイン2 提供情報と依頼情報を明確にする
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05 プロンプトデザイン3 一貫性のある言葉を使う
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06 プロンプトデザイン4 英語で質問する
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07 プロンプトデザイン5 自分の理解度を説明する
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08 プロンプトデザイン6 自分の立場や状況を説明する
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09 プロンプトデザイン7 自分の目的を説明する
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10 プロンプトデザイン8 ロールを付与する
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11 プロンプトデザイン9 追加情報をリクエストする
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12 プロンプトデザイン10 出力形式を規定する
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13 プロンプトデザイン11 必要情報を質問してもらう
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14 プロンプトデザイン12 参考テキストを提供する
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15 プロンプトデザイン13 サブタスクに分割する
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16 プロンプトデザイン14 フレームワークを活用する
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17 プロンプトデザイン15 回答の例を提示する
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18 プロンプトデザイン16 やるべきことを強調する
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19 プロンプトデザイン17 中間推論をさせる
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20 入力プロンプトの文字数制限の問題
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column 画像生成AIにおけるプロンプトデザイン
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01 生成AI活用は3つの軸で考える
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02 生成AIの8つの主要スキル
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03 草案を作成する(文章)
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04 草案を作成する(プログラム)
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05 情報を取得する(学習済み知識から)
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06 情報を取得する(入力データから)
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07 情報を変換する(入力データから)
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08 チェックと改善提案を行う(入力データから)
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09 アイデア出しを行う
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10 人格を再現する
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column 生成AIの導入例とその効果
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01 Zero-shotプロンプティング
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02 Few-shotプロンプティング
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03 思考連鎖(Chain-of-Thought)プロンプティング
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04 自己整合性(Self-Consistency)プロンプティング
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05 知識生成(Generated Knowledge)プロンプティング
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06 思考の木(Tree of Thought)プロンプティング
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07 方向性刺激(Directional Stimulus)プロンプティング
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08 視覚参照(Visual Referring)プロンプティング
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09 CAMEL
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column 「RAGの精度改善」の奥深さ
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01 プロンプティング・スキルをビジネス活用する
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02 ビジネスインパクトを生み出すための3つの知能
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03 プロンプトエンジニアリングにおける価値基準
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04 AIモデルの特徴を知る
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05 AIモデルの選定基準
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06 生成結果を評価する手法
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07 評価結果を活用する手法
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08 カスタマイズに不可欠なデータ処理
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09 知っておきたいリスク1 情報セキュリティ
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10 知っておきたいリスク2 プロンプトインジェクション
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11 知っておきたいリスク3 ハルシネーション
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12 知っておきたいリスク4 サービスの利用停止
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13 自社システムを安全に構築するための技術選定
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14 生成AI活用時に知っておくべき基本の法律知識
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15 AI生成物と著作権の関係を知る
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16 生成AIと商標の関係を理解する
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17 生成AIとパブリシティ権の関係を理解する
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18 AI関連法規制の動向を知る
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19 AIの倫理問題
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20 リスクをガイドラインに落とし込む
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column LLMシステム開発の実践的ツール
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01 予測不能な時代に不可欠な生成AIリテラシー
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02 生成AIで変わること・変わらないこと
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03 ITインフラとなる生成AI
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04 技術の進化がもたらすもの
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05 検索体験への影響
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06 コンテンツへの影響
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07 学習・教育への影響
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08 ビジネス格差への影響
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09 エンジニア領域への影響
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10 スキルセットへの影響
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11 「生成AIの最適化」という新ビジネス
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