ジェミニ1.5プロプトエンジニアリング：総合ガイド

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プロンプトエンジニアリングは、Gemini 1.5 Proなどの大規模言語モデル（LLM）との効果的なプロンプト対話を構築するプロセスです。これには、モデルから期待される応答を引き出すためのプロンプトの設計が含まれます。このガイドでは、Gemini 1.5 Proのためのプロンプトエンジニアリングについて、定義、例、およびベストプラクティスについて詳しく説明します。

Google Gemini 1.5とは？

GoogleのGemini AIは、ChatGPTやGPT-4などの現在のAIアシスタントの能力を追い越すか、まともに競争できると期待されている大規模言語モデルです。パフォーマンスや利用可能性に関する詳細はまだ限定的ですが、Geminiに対する期待はAIコミュニティ内で好奇心と推測を引き起こしました。

Google Gemini 1.5のプロンプトの理解

プロンプトはLLMに応答を生成するために提供されるテキストまたは命令の一部です。プロンプトは、単一の質問から特定の要件を持つ複雑なタスクまで、簡単なものから複雑なものまでさまざまです。プロンプトの品質と構造は、モデルの出力に大きな影響を与えます。

例：「フランスの首都は何ですか？」

プロンプトの設計

Gemini 1.5 Proから正確で関連性のある応答を得るためには、効果的なプロンプトの設計が重要です。以下はいくつかの重要な考慮事項です。

タスクのフレーミング

モデルに実行してほしいタスクを明確に定義してください。モデルの理解をガイドするためにコンテキスト、命令、および例を提供します。

例：「気候変動に関する次の記事の要点をまとめてください：[記事のテキスト]」

プロンプトの構造

プロンプトを論理的かつ組織的な方法で構築してください。見出し、箇条書き、または番号付きリストを使用して、複雑なタスクを小さなステップに分割します。

例：

タスク：瞑想の利点についてのブログ記事を書く。

アウトライン：
1. 序文
   - 瞑想の定義
   - 人気の増加を強調
2. 利点
   - ストレスの軽減
   - 集中力と注意力の向上
   - 感情の調整の向上
3. 結論
   - 読者に瞑想を試すように勧める
   - 主な利点をまとめる

Gemini Proのコンテキストと例

関連するコンテキストと例を提供することは、Gemini 1.5 Proの理解と正確な応答の生成には重要です。背景情報、データ、またはサンプルの出力を含めることで、モデルが対象のタスクを把握し、より関連性のある一貫した応答を生成するのに役立ちます。

背景情報

背景情報は、モデルが実行するタスクを理解するために必要なコンテキストとフレーミングを提供します。これには、歴史的な文脈、ドメイン固有の知識、キーコンセプトの説明などが含まれます。

例：「以下は、人気のある電子商取引プラットフォームの顧客レビューのデータセットです。レビューは、電子機器、衣類、家庭用電化製品など、さまざまな製品カテゴリをカバーしています。ゴールは、これらのレビューを分析し、顧客からの共通のクレームと改善提案を特定することです。」

データとサンプルの出力

モデルに関連するデータやサンプルの出力を提供することは、その理解とパフォーマンスを大幅に向上させることができます。データは、モデルが応答を生成する際に考慮する必要があるデータセット、ドキュメント、画像、または他の関連情報を含むことができます。

一方、サンプルの出力は、モデルの出力の形式や構造の理想的な例として機能します。レベルの詳細さ、トーン、および必要なタスクの組織について、モデルをガイドすることができます。

例：「提供された顧客レビューのデータセットを基に、共通のクレームと改善提案を分析するレポートを生成してください。レポートには以下のセクションが含まれる必要があります：

エグゼクティブサマリー
方法論
主な結果

共通のクレーム
改善提案

推奨事項
結論

以下にサンプルのエグゼクティブサマリーを記載します：

［サンプルのエグゼクティブサマリー］」

コンテキスト、データ、およびサンプルの出力を提供することで、モデルのタスクの理解と実行の能力を大幅に向上させることができます。

Gemini 1.5 Proにおける反復的改善

プロンプトエンジニアリングは、モデルの応答に基づいてプロンプトを洗練させ、調整する反復的なプロセスです。モデルの出力を評価し、必要な調整をプロンプトに行い、望ましい結果を得るまで繰り返すことが重要です。

モデルの応答の評価

反復的改善プロセスの最初のステップは、モデルの応答を注意深く評価することです。出力が不正確、不完全、または明瞭さに欠ける可能性がある箇所を探し、タスクやコンテキストの理解における誤解やギャップを特定します。

プロンプトの調整

モデルの応答の評価に基づいて、プロンプトを調整します。これには以下のことが含まれます。

命令の明確化: モデルがタスクを誤解している場合は、命令を明確化するか、追加のコンテキストを提供します。
さらなる例の提供: モデルが望ましい形式や構造を理解するのに苦労している場合は、さらなるサンプルの出力や例を提供します。
コンテキストの精緻化: モデルに関連する背景情報が不足している場合は、提供されるコンテキストを精緻化または拡大します。
プロンプトの再構築: プロンプトが複雑すぎる場合やわかりにくい場合は、より簡潔で明確な形に再構築します。

例：「モデルによって生成される初期のレポートには、「主な結果」セクションに十分な詳細がありませんでした。これを改善するために、プロンプトは次のように調整されました：

「『主な結果』セクションでは、トップ5の共通のクレームとトップ5の最頻出の改善提案について詳細な分析を提供してください。クレームと提案ごとに、データセットから関連する統計や例を含めてください。」

反復と洗練

プロンプトを調整した後、それらを再度モデルに提出し、新しい応答を評価します。この評価と調整のプロセスを繰り返し、満足のいく結果を得るまで繰り返します。プロンプトエンジニアリングでは、モデルから望ましい出力を引き出すために複数回の反復がしばしば必要です。

高度なプロンプトエンジニアリングのテクニック

プロンプトエンジニアリングの経験を積むにつれて、モデルのパフォーマンスと機能をさらに向上させるために、高度なテクニックを探求することができます。

フューショット学習

フューショット学習は、モデルに所望の入力と出力の数例を提供する技術です。これにより、モデルはタスクのパターンを学習し、新しい入力に対して効果的に一般化することができます。

例：「以下は顧客レビューと対応するクレームまたは改善提案のいくつかの例です：

レビュー1：「製品が破損して届き、梱包も悪かった。」
クレーム：悪質な梱包による製品の破損。

レビュー2：「返品しようとした際に、カスタマーサービスは無助で対応がなかった。」
改善提案：カスタマーサービスと返品ポリシーの改善。

レビュー3：「商品の説明が誤解を招き、商品が宣伝された仕様と一致しませんでした。」
クレーム：不正確または誤解を招く商品の説明。

これらの例に基づいて、次の顧客レビューを分析し、クレームまたは提案を特定してください。」

いくつかの例を提供することで、モデルをタスクの理解にガイドし、新しい入力に対して効果的に一般化させることができます。

チェーンオブソートプロンプティング

チェーンオブソートプロンプティングは、モデルを複雑なタスクを人間の推論プロセスに分解するようにガイドすることを含む技術です。この技術は、より構造化された論理的な方法で問題に取り組むことで、複雑なタスクのパフォーマンスを向上させることができます。

例：「顧客レビューを分析し、共通のクレームと改善提案を特定するために、次の手順に従ってください：

各顧客レビューを注意深く読みます。
ネガティブな発言や批判を潜在的なクレームとして特定します。
ポジティブな発言やおすすめを潜在的な提案として特定します。
類似するクレームと提案をグループ化します。
頻度または重要度に基づいてグループをランク付けします。
最も共通のクレームと最も頻繁な提案を選択します。
各クレームと提案に、データセットからの関連する統計や例を提供します。

提供されたデータセットの顧客レビューにこれらの手順を適用し、レポートを生成してください。」

タスクを一連の手順に分解することで、モデルに問題に構造化された論理的な方法で取り組むことを支援し、パフォーマンスを向上させることができます。

コンスティチューショナルAI

コンスティチューショナルAIは、指示や制約をプロンプトに組み込むことで、モデルの振る舞いを特定の価値観、倫理、または目標に合致させる技術です。この技術により、モデルの出力が望ましい原則やガイドラインに沿ったものになるようにすることができます。

例：「顧客レビューの分析とレポートの生成において、次の原則に従ってください：

顧客のプライバシーを尊重します：個人を特定できる情報や顧客レビューからの直訳の引用は含めないでください。
客観性を保ちます：知見やおすすめ事項を偏向せず、偏見のない公平な形で提示します。
顧客満足を優先します：全体的な顧客体験の向上に寄与する改良の領域に焦点を当てます。
有害または倫理に反する提案を避けます：倫理的に問題がある、違法な、または有害とされるいかなる実践や行動も推奨しないでください。

これらの原則に従い、分析とおすすめが弊社の価値観と倫理的なビジネスプラクティスに合致することを確認してください。」

指示や制約をプロンプトに組み込むことで、特定の価値観、倫理、または目標に合致した出力を生成するようにモデルをガイドすることができます。これにより、モデルの振る舞いが望ましい原則と一貫性を保つことができます。

これらの高度なプロンプトエンジニアリングのテクニックを使用することで、Gemini 1.5 Proおよび他の大規模言語モデルのフルポテンシャルを引き出し、これらの強力なAIシステムとより洗練された効果的な対話を実現できます。

Anakin AIでGoogle Gemini 1.5 Pro APIを使用する

Anakin AIは包括的なAPIサービスを提供しており、開発者や組織がGemini 1.5 Proの機能をシームレスにアプリケーションに統合できます。これらのAPIを活用することで、ユーザーはGemini 1.5 Proの強力な機能にアクセスし、特定の要件に合わせてカスタマイズすることができます。

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API統合の利点

リアルタイムの実装をサポートして、Anakin AIの直感的なビジュアルインターフェースを使用してビジネスニーズに合わせたAIアプリケーションを迅速に開発できます。
複数のAIモデルプロバイダのサポートで、必要に応じてプロバイダを切り替える柔軟性があります。
AIモデルの重要な機能への事前パッケージ化されたアクセス。
APIを介して利用可能な次世代の高度な機能に先んじて対応できます。

APIの使用方法

プランをアップグレードし、アカウントのクレジットを確認する

Anakin AIのAPIサービスは、登録者専用です。APIコールを介してAIモデルを使用する際には、アカウントの残高からクレジットが消費されます。Anakin AIウェブアプリを介してサブスクリプションの状況を確認したり、プランをアップグレードしたりすることができます。

アプリをテストする

統合したいアプリを選択し、生成ボタンをクリックしてテストしてください。正しく実行され、期待される出力が生成されることを確認してから、次の手順に進んでください。

APIドキュメントを表示し、APIアクセストークンを管理する

Anakin AIが提供するAPIドキュメントを表示し、アクセストークンへのアクセスを管理し、アプリIDを表示するためにアプリの統合セクションを訪問してください。

APIアクセストークンを生成する

トークンの管理ボタンをクリックし、APIアクセストークンを管理し、新しいトークンを生成するには、「新しいトークン」を選択します。トークンの構成を完了し、保存および生成し、安全にコピーして保存します。

Anakin AIのAPIを使用したクイックアプリの作成

クイックアプリAPIを使用すると、ブログ記事、翻訳、その他のクリエイティブコンテンツなど、高品質のテキストコンテンツを生成できます。Run a Quick App APIを呼び出すことにより、ユーザー入力コンテンツが送信され、生成されたテキスト結果が得られます。

APIの呼び出しの例：

curl --location --request POST 'https://api.anakin.ai/v1/quickapps/{{appId}}/runs' \
--header 'Authorization: Bearer ANAKINAI_API_ACCESS_TOKEN' \
--header 'X-Anakin-Api-Version: 2024-05-06' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "inputs": {
        "Product/Service": "Cloud Service",
        "Features": "Reliability and performance.",
        "Advantages": "Efficiency",
        "Framework": "Attention-Interest-Desire-Action"
    },
    "stream": true
}'

Anakin AIのAPIを使用したチャットボットアプリの作成

Chatbot App APIを使用すると、自然な質問応答形式でユーザーとの対話を行うチャットボットを作成できます。対話を開始するためには、Conversation with Chatbot APIを呼び出し、返されたパラメータ名を維持するように継続的に渡してください。

APIの呼び出しの例：

curl --location --request POST 'https://api.anakin.ai/v1/chatbots/{{appId}}/messages' \
--header 'Authorization: Bearer ANAKINAI_API_ACCESS_TOKEN' \
--header 'X-Anakin-Api-Version: 2024-05-06' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "content": "What's your name? Are you the clever one?",
    "stream": true
}'

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結論

プロンプトエンジニアリングは、Gemini 1.5 Proや他の大規模言語モデルの機能を効果的に活用するための重要なスキルです。このガイドで説明されている原則とテクニックに従って、正確かつ関連性のある応答を引き出すためのプロンプトを作成することができます。さらに、Anakin AIのAPIサービスを介してGemini 1.5 Proを統合することで、開発者や組織はアプリケーションにそれらの機能をシームレスに組み込むことができ、カスタマイズとスケーラビリティを実現できます。

よくある質問

Google Gemini AIは利用可能ですか？
GoogleのGemini AIはまだ一般に利用できません。これはGoogleの内部の研究プロジェクトであり、公開リリースや商業提供の計画は発表されていません。
GeminiはChatGPTよりも優れていますか？
GeminiとChatGPTを直接比較することは困難です。これらは異なるモデルであり、異なる能力を持っています。Geminiは長いコンテキストの理解と多モーダル処理に特化しており、ChatGPTはより一般的な言語モデルです。具体的なタスクやドメインによって、パフォーマンスは異なる可能性があります。
Google Geminiは何に使用されますか？
Google Geminiは、テキスト、オーディオ、ビデオなど、長い形式のコンテンツを理解し、推論することができる大規模な言語モデルを開発する研究プロジェクトです。長文の質問応答、ビデオの理解、コードの解析、多言語翻訳などのタスクに使用することができます。
GeminiはGPT-4よりも優れていますか？
GPT-4はまだ正式にリリースされておらず、詳細が明らかにされていないため、GeminiとGPT-4を明確に比較することは不可能です。ただし、Geminiの報告された機能に基づくと、特定のタスクではGPT-4に比べて優れた性能を発揮する可能性があります。
Geminiの最大コンテキストウィンドウサイズは何ですか？
提供された情報によると、Gemini 1.5 Proは最大で100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、ほとんどの他の言語モデルよりも大きなコンテキストを処理および維持できます。これにより、長文、ビデオ、コードベースに対してリコールのパフォーマンスを維持できます。