Last Updated on 2024-02-28 00:00 by admin
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIモデルに対して意味のある指示を作成するプロセスであり、これによりモデルはより良い結果や反応を生み出すことができます。このプロセスでは、関連するコンテキスト、明確な制約、または特定のフォーマット要件を含めることで、望ましい結果を得ることができます。
検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation、RAG）は、外部の知識ベースから事実を取得し、大規模言語モデル（LLM）を最新かつ正確な情報に基づいて構築し、ユーザーにLLMの生成プロセスに関する洞察を提供するAIフレームワークです。RAGは、モデルを外部の知識源に基づいて構築することで、LLMが生成する応答の品質を向上させます。RAGをLLMベースの質問応答システムに実装することにより、モデルが最新で信頼性の高い事実にアクセスできるようにし、ユーザーがモデルの情報源を確認できるようにすることで、その主張の正確性を検証し、最終的に信頼できるようにします。
プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスには、モデルの能力と限界を理解し、明確で簡潔なプロンプトを作成し、モデルの反応に基づいてプロンプトを反復的にテストおよび改善することが含まれます。望ましい結果について明確で具体的な指示を出し、言葉選びに注意し、反復と実験を行い、使用している特定のモデルの能力と限界を理解することが重要です。
IBM Watsonxは、開発者がこれらのモデルを活用して様々なユースケースを構築できる、異なる生成AIユースケースが利用可能なGenAIプラットフォームです。RAGモデルを使用してプロジェクトを作成し、ユースケースを構築するための詳細な手順があります。例えば、プレーンテキストから任意のプログラミング言語へのコード生成など、ソフトウェア開発ライフサイクル内の異なる役割を支援する様々なユースケースを構築することができます。これらのユースケースは、開発者が提供した入力データに基づいて生成され、ユースケースの要件に基づいて反復されます。
【ニュース解説】
プロンプトエンジニアリングと検索拡張生成（RAG）は、生成AIモデルの性能を向上させるための重要な技術です。プロンプトエンジニアリングは、AIモデルに対して意味のある指示を作成するプロセスであり、これによりモデルはより良い結果や反応を生み出すことができます。一方、RAGは、外部の知識ベースから事実を取得し、大規模言語モデル（LLM）を最新かつ正確な情報に基づいて構築するAIフレームワークです。これにより、LLMが生成する応答の品質が向上します。
プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスには、モデルの能力と限界を理解し、明確で簡潔なプロンプトを作成し、モデルの反応に基づいてプロンプトを反復的にテストおよび改善することが含まれます。これにより、望ましい結果を得るための効率的なコミュニケーションが可能になります。
IBM Watsonxは、開発者がこれらの技術を活用して様々なユースケースを構築できるプラットフォームです。例えば、プレーンテキストから任意のプログラミング言語へのコード生成など、ソフトウェア開発ライフサイクル内の異なる役割を支援する様々なユースケースを構築することができます。
この技術のポジティブな側面としては、開発プロセスの効率化、コスト削減、そして最新の情報に基づいた正確な応答の提供が挙げられます。しかし、潜在的なリスクとしては、外部知識ベースの情報が古くなっている場合や誤った情報が含まれている場合、それがそのままLLMの応答に反映される可能性があります。また、プロンプトの設計においては、意図しないバイアスが含まれないように注意が必要です。
規制に与える影響としては、AIの透明性と説明責任が重要な議論のポイントとなります。ユーザーがAIの応答の根拠を理解し、検証できるようにすることが求められます。将来的には、これらの技術の進化により、より高度なAIアシスタントの開発や、人間とAIのコラボレーションがさらに進むことが期待されます。長期的には、AIの倫理的な使用と、人間の知識や判断を補完する形でのAIの活用が、より重要になってくるでしょう。
from Prompt and Retrieval Augmented Generation Using Generative AI Models.
“生成AIの未来を形作る、プロンプトエンジニアリングとRAGの進化” への2件のフィードバック
プロンプトエンジニアリングと検索拡張生成（RAG）の進化は、教育分野におけるAIの活用に革命をもたらす可能性があります。私たち教育者は、これらの技術を利用して、よりパーソナライズされ、効果的な学習体験を提供することができます。たとえば、プロンプトエンジニアリングを駆使することで、生徒一人ひとりのニーズに合わせた指示をAIに与え、その結果として得られる情報を教育プログラムに組み込むことが可能になります。また、RAGを活用すれば、最新の情報を基にした知識の提供が可能となり、生徒たちが常に現代の知識に触れることができるようになります。
しかし、これらの技術を教育現場に導入する際には、外部知識ベースの正確性や、AIが提供する情報の信頼性を常に確認する必要があります。また、AIを活用した教育が生徒たちの学習過程にどのような影響を与えるかを検証し、生徒たちが単に情報を受け取るだけでなく、批判的思考能力を養うことができるようにすることが重要です。
私たちの目標は、テクノロジーを活用して教育の質を向上させることですが、その過程で生徒たちが人間としての重要なスキルを磨き、成長できるようにすることも忘れてはなりません。プロンプトエンジニアリングとRAGのような技術は、教育の未来を形作る重要な要素ですが、その活用方法には慎重さが求められます。
プロンプトエンジニアリングと検索拡張生成（RAG）は、AI技術の進歩において非常に重要な役割を果たしています。これらの技術は、AIがより精度高く、信頼性のある情報を提供することを可能にします。しかし、私はこれらの技術の発展が人間性や対人関係に与える影響について懸念を抱いています。
AIが人間のコミュニケーションや判断を代替することで、人と人との直接的なコミュニケーションが減少し、信頼関係の構築が難しくなる恐れがあります。また、AIによる情報提供が常に正確であると過信することは危険です。外部知識ベースの情報が古い、または誤っている場合、それがそのままAIの応答に反映されることで、誤った判断を下す可能性があります。
プロンプトの設計において、意図しないバイアスが含まれないよう注意することは重要ですが、それだけでは不十分です。AIの透明性と説明責任を確保し、ユーザーがAIの応答の根拠を理解し、検証できるようにすることが求められます。これは、AI技術の倫理的な使用と、人間の知識や判断を補完する形でのAIの活用につながります。
最終的に、AI技術の発展は、人間性や社会的調和を損なうことなく、人間とAIが共存し、協力する未来を目指すべきです。技術の発展と共に、人間としての価値や、人間同士の関係性を大切にすることが、これからも重要だと考えます。