プロンプトエンジニアリング手法の適用

Amazon Bedrock入門

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Few-shot learning

  • Few-shot learning とは？
    • プロンプトに少数の例を入れてモデルを誘導する手法
    • パターン推測を助け、応答品質を向上
  • 主な利点:
    • プロンプトの曖昧さを低減
    • 一貫性と正確さが向上

例による学習を表す概念図。

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モデルでの Few-shot learning

prompt = """Here are examples of AWS service summaries:

Service: Amazon S3
Summary: Object storage service for storing and retrieving any amount of data.

Service: Amazon EC2
Summary: Virtual servers in the cloud for running applications.

Now, write a similar summary for:
Service: AWS Lambda\n\nSummary:"""
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構造化出力フォーマットとは？

  • 応答を明確で予測可能な形式に整理
  • 自動化やデータ抽出に最適

DOC.png

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応答フォーマットの制御

  • 望む出力構造を指定する
  • 解析用の明確なマーカーを使う
  • フォーマット制約を定義する
prompt = """Analyze AWS Lambda and provide output in this format:
DESCRIPTION:[2-3 sentence description]
KEY FEATURES:
- [feature 1]
- [feature 2]
USE CASES:
1. [use case 1]
2. [use case 2]"""
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効果的なプロンプトの作成

  • 少数例（few-shot）とシステムプロンプトを組み合わせる
  • 例とともに構造化フォーマットを使う
  • 複数手法を重ねて精度を上げる
prompt = """You are an AWS technical writer. 
Here's an example of how to document APIs:
API: GetItem
Format: - Purpose: [one line], 
- Parameters: [list], 
- Returns: [description]
Now document the following API:
API: PutItem"""
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実践してみましょう！

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