ChatGPTなどのAIモデルにより効率的にやり取りするには、効果的なプロンプトを書くことが必要になります。そこで、どのようなプロンプトは、AIモデルから高精度の回答を得ることができますか？本文では、現在周流となっているプロンプトのフレームワークを3つ皆さんに紹介します。
これら3つのプロンプトのフレームワークを知っておくと、プロンプトの専門知識を持っていなく、とても効果的なプロンプトを書けるようになれると思います。
プロンプトとは
プロンプト（Prompt）とは、モデルやシステムに与えられる入力のことを指します。モデルに対して与えられる指示、質問、テキストの断片、またはそれらの組み合わせなど、さまざまな形式のテキストです。
プロンプトは、モデルがタスクや応用シナリオに適切な応答を生成するための指針として、モデルが生成するテキストの内容や形式に影響を与える重要な要素です。適切なプロンプトの選択と設定は、モデルの応答や出力の品質を向上させるために重要です。
なずプロンプトが重要ですか？
効果的なプロンプトの書き方を知ると、いいプロンプトを書けるようになります。AIに質問するときに、効果的なプロンプトは、次の役割を果たすことができます。
より具体的な回答
適切なプロンプトを使用すると、モデルからより具体的で目的のある回答を引き出すことができます。具体的な質問や指示を含むプロンプトは、モデルに対して明確な情報を提供し、求める情報に基づいた回答を得ることができます。
応答の品質向上
良いプロンプトは、モデルが生成する応答の品質を向上させることができます。適切な情報や文脈を提供することで、モデルはより正確で適切な応答を生成する傾向があります。
対話の制御
プロンプトは、対話の流れや進行を制御するのに役立ちます。特定のトピックやスタイルに関連するプロンプトを使用することで、モデルの回答を特定の方向に誘導することができます。また、追加の指示や制約をプロンプトに組み込むことで、適切な回答の範囲や形式を制限することも可能です。
これらのメリットにより、適切なプロンプトの使用は、モデルの応答の質と制御を改善し、より効果的な対話を可能にします。
主なプロンプトのフレームワークをご紹介
ICIOフレームワーク
ICIOフレームワークとは、「指令」、「文脈」、「データ入力」、「出力の指示」を組み合わせるプロンプトの書き方を指しています。次は、その中身を具体的に解説します。
Instruction（指令）：AIに何かのタスクを任せるかを解説します。例えば：翻訳や記事作成など目的を記述する必要があります。
Context（文脈）：背景情報を紹介します。AIにより詳しい背景情報を教えると、より適切でニーズを満たせる回答を得ることができます。
Input Data（データの入力）：処理したいデータがあれば、それをAIに送信する必要があります。
Output Indicator（出力の指示）：AIからの回答の出力を指定します。例えば、望みの出力のフォーマットやスタイルを指定することができます。
関連記事：https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-intro.md
CRISPEフレームワーク
CRISPEフレームワークとは、「能力と役割」、「見解」、「声明」、「個性」と「実験」を組み合わせるプロンプトの書き方を指しています。次は、CRISPEフレームワークの中身を詳しく解説します。
Capacity and Role（能力と役割）：ChatGPTなどのAIモデルがどのような役割を果たすのかを指定します。
Insight（見解）：AIモデルへのリクエストの背後にある背景情報、文脈があれば、それらの情報を提供する必要があります。
Statement（声明）：ChatGPTは何をするかを伝えます。
Personality（個性）：ChatGPTは、どのような個性、スタイルで質問に回答するかを指定します。
Experiment（実験）：AIモデルが複数の例を回答すると要求します。
関連記事：https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List
BOREフレームワーク
BOREフレームワークとは、「背景情報」、「目標」、「キーとなる結果の定義」と「改善」を組み合わせるプロンプトの書き方を指しています。次は、BOREフレームワークの各項目を詳しく説明します。
Background（背景）：背景を説明して、AIに十分な情報を提供します。
Obejective（目標）：何かを実現したいという目標をAIモデルに伝えます。
Key Result（キーとなる結果）：具体的などのような結果を得るかを説明します。
Evolvement（改善）：改善の方法は次の3種があります。
- a：入力の改善：回答にある不満足の点から、先の背景情報、目標、キーとなる結果を変更します。
- b：回答の改善：後のやり取りで、回答の欠点を指定します。
- c：生成し直し：プロンプトが変わらないままで回答を何かも生成して、最善の回答を採用します。
まとめ
ここまでは、主なプロンプトのフレームワークを皆さんに紹介しました。これらのプロンプトのフレームワークを参照して、ChatGPTなどのAIモデルへのプロンプトを改善すると、誰でも、より高精度で満足できる回答を得ることができるのでしょう。