LLMエージェントのプロンプトエンジニアリングのヒント
フリーのプロンプト百科事典 Wikiprompt より
LLMエージェントのプロンプトエンジニアリングのヒント LLMエージェントのための実用的なプロンプトエンジニアリング手法集。注意力管理、エラー修正、均質化の回避に焦点を当てています。
プロンプト内容保存
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1. TODOリストを再掲して注意を集中させる：コンテキストウィンドウが長いと、LLMは焦点を失う。重要な情報を末尾に置き、各サブタスク後にTODOリストを再掲する。
2. エラー内容を保持する：再試行時には、エラーメッセージの説明をLLMに提供し、何が問題だったかを認識させ、回避できるようにする。
3. 少数ショット学習の罠に注意する：少数ショットの例は結果を均質化させる可能性がある。多様なエージェントタスクでは、類似しすぎる例を避ける。また、履歴メッセージは少数ショットの例として機能するため、バイアスを避けるには、ノイズを追加するか、異なるバージョンを使用するか、類似タスクを避ける。
4. AIアプリ開発にはプロンプトキャッシングを使用する。
5. 重要な情報はコンテキストの先頭または末尾に置く。
6. 長いコンテンツは外部ファイルに保存し、必要なときに読み込む。
7. 返信内容を事前に入力して、LLMがタスクを完了したり、特定のツールを呼び出したりブロックしたりするように導く。
8. 正確なエラー情報を提供して、LLMが誤りを修正できるようにする。
9. AIが均質化された履歴メッセージの影響を受けないようにする。
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使い方
このプロンプトは productivity 向けに設計されています。上の内容をコピーして、お好みの AI ツールに貼り付けてください。
最良の結果を得るには、プレースホルダー（角括弧や大文字で示された部分）を具体的な要件に置き換えてください。
ノート
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