プロンプトエンジニアリング入門

OpenAI API で学ぶプロンプトエンジニアリング

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

プロンプトエンジニアリングとは？

LLMに与えるプロンプトや指示を設計し、望ましい応答を得るプロセス

プロンプトエンジニアリングの用語を説明するエンジニアの画像。

プロンプトエンジニアリングはレシピ作りに似ている

料理を作るシェフの画像。

プロンプトエンジニアリングが必要な理由

高品質なプロンプトが高品質な回答につながることを示す図。

プロンプトエンジニアリングが必要な理由

プロンプトの品質が回答の品質に与える影響を示す図。高品質なプロンプトは高品質な回答に、低品質なプロンプトは低品質な回答につながる。

復習：OpenAI API

OpenAIモデルとの対話が可能
本コースで設定済み
Chat Completionsエンドポイントへのアクセス

復習：メッセージのロール

メッセージには3つのロールのいずれかが割り当てられます

userロールのアイコンを示す画像。

復習：メッセージのロール

メッセージには3つのロールのいずれかが割り当てられます

userとassistantの2つのロールのアイコンを示す画像。

復習：メッセージのロール

メッセージには3つのロールのいずれかが割り当てられます

user、system、assistantの3つのロールのアイコンを示す画像。

復習：メッセージのロール

メッセージには3つのロールのいずれかが割り当てられます

3つのロールのアイコンとsystemからassistantへの通信矢印を示す画像。

システムメッセージ： モデルの動作を制御

復習：メッセージのロール

メッセージには3つのロールのいずれかが割り当てられます

3つのロールのアイコン、systemからassistantへの矢印、userからassistantへのプロンプト矢印を示す画像。

システムメッセージ： モデルの動作を制御
ユーザーメッセージ： ユーザーからのプロンプト

復習：メッセージのロール

メッセージには3つのロールのいずれかが割り当てられます

3つのロールのアイコン、各役割間の通信矢印を示す画像。

システムメッセージ： モデルの動作を制御
ユーザーメッセージ： ユーザーからのプロンプト
アシスタントメッセージ： ユーザープロンプトへの応答

復習：制御パラメーター

0から2の値を持つ温度計のアイコン。0はランダム性なし、2は最大ランダム性を示す画像。

temperature： 回答のランダム性を制御

復習：制御パラメーター

温度計のアイコンとmax_tokensを表すスライダーのアイコンを示す画像。

temperature： 回答のランダム性を制御
max_tokens： 応答の長さを制御

復習：OpenAI APIとの通信

prompt = "What is prompt engineering?"

client = OpenAI(api_key="api_key")

response = client.chat.completions.create(

  model = "gpt-4o-mini",

  messages = [{"role": "user",
             "content": prompt}],

  temperature = 0
)

print(response.choices[0].message.content)

Prompt engineering refers to the process of designing and refining prompts or 
instructions given to a language model like ChatGPT in order to elicit desired 
responses or behaviors. It involves formulating specific guidelines or hints to 
guide the model's output towards a desired outcome.

get_response()関数の作成

def get_response(prompt):

  response = client.chat.completions.create(
    model = "gpt-4o-mini",
    messages = [{"role": "user",
             "content": prompt}],
    temperature = 0
  )

  return response.choices[0].message.content

使用例

response = get_response("What is prompt engineering?")
print(response)

Prompt engineering refers to the process of designing and refining prompts or instructions given to a language model 
like ChatGPT in order to elicit desired responses or behaviors. It involves formulating specific guidelines or hints 
to guide the model's output towards a desired outcome.

プロンプトの改善

prompt = "What is prompt engineering? Explain it in terms that can be understood 
by a 5-year-old"
response = get_response(prompt)
print(response)

Imagine you have a very smart friend who can understand and answer lots of 
questions. But sometimes, they might not understand exactly what you want or give 
the wrong answer. So, prompt engineering is like giving your friend really clear 
instructions or hints to help them give you the best answer possible.

練習しましょう！

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