翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
プロンプトエンジニアリングの概念
プロンプトエンジニアリングとは、大規模言語モデル (LLM) へのテキスト入力を最適化して、希望するレスポンスを得る方法のことです。プロンプトは、分類、質問への回答、コード生成、文章の創作など、LLM によるさまざまなタスクの実行を支援します。LLM に入力するプロンプトの質は、モデルのレスポンスの質に影響を与える可能性があります。このセクションでは、プロンプトエンジニアリングを始めるために必要な情報を提供します。また、Amazon Bedrock で LLM を使用する際に、ユースケースに最適なプロンプトの形式を見つけるのに役立つツールについても説明します。
注記
このドキュメント内の例はすべて API コールによって取得されています。LLM 生成プロセスの確率的性質により、レスポンスは変化する場合があります。特に記載がない限り、プロンプトは AWSの従業員が作成します。
Amazon Bedrock には、さまざまなプロバイダーのモデルが含まれています。これらのモデルのリストプロンプトエンジニアリングガイドラインを次に示します。
-
Amazon Nova Micro、Lite、Pro プロンプトガイド: Amazon Nova のモデル理解のためのプロンプトのベストプラクティス
-
Amazon Nova Canvas プロンプトガイド: Amazon Nova を使用した画像の生成
-
Amazon Nova Reel プロンプトガイド: Amazon Nova を使用した動画の生成
-
Anthropic Claude モデルプロンプトガイド: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
-
Cohere プロンプトガイド: https://txt.cohere.com/how-to-train-your-pet-llm-prompt-engineering
-
AI21 Labs Jurassic モデルのプロンプトガイド: https://docs.ai21.com/docs/prompt-engineering
-
Meta Llama 2 プロンプトガイド: https://ai.meta.com/llama/get-started/#prompting
-
Stability AI プロンプトガイド: https://platform.stability.ai/docs/getting-started
-
Mistral AI プロンプトガイド: https://docs.mistral.ai/guides/prompting_capabilities/
免責事項: このドキュメントの例で使用しているテキストモデルは、Amazon Bedrock で入手可能な最新のものです。また、このドキュメントは一般的なプロンプトに関するガイドラインです。モデル固有のガイドについては、Amazon Bedrock にあるそれぞれのドキュメントを参照してください。このドキュメントはあくまでも出発点です。以下に掲載されているレスポンス例は Amazon Bedrock の特定のモデルを使用して生成されていますが、Amazon Bedrock の他のモデルを使用してレスポンスを得ることもできます。各モデルには独自のパフォーマンス特性があるため、レスポンスはモデルによって異なる場合があります。AI サービスを使用して生成した出力が、ユーザーのコンテンツとなります。機械学習の性質上、生成される出力はユーザー間で異なってくる場合もあれば同じまたは類似になる場合もあります。