DSPyとは？プロンプトエンジニアリングを自動最適化するLLM開発フレームワークの仕組み、構築手法を徹底解説！
DSPyでは、プロンプトを手作業で修正するのではなく、入出力の仕様と評価指標を定義し、アルゴリズムによって最適な指示文を自動生成 LLMを変更しても、DSPyが...
記事一覧
プロンプトエンジニアリングの記事一覧
プロンプト最適化とは？自動最適化する方法やメリット、代表的なツールを徹底解説！
手動プロンプト改善は再現性・スケーラビリティ・モデル依存・主観評価という4つの構造的限界 自動最適化（DSPy・OpenAI Prompt Optimizerな...
ChatGPTでFAQを作る方法は？メリット、業種・シーン別プロンプト例を徹底解説！
ChatGPTは、FAQ作成にかかる時間とコストを削減し、業務効率を向上させる有効な手段 効果的なFAQ作成には、過去データの整理、目的に応じたプロンプト設計、...
RAGの運用体制どうする？生成AIシステムの精度を支えるチーム構築方法・改善ポイントを徹底紹介！
RAGの価値は「作って終わり」ではなく、データの陳腐化や検索精度の悪化を防ぐ運用体制こそが要 データの品質と鮮度を保つ「ナレッジ管理の仕組み化」と、システムの劣...
RAGの精度を向上させる方法は？チャンキングなど手法や落ちる原因、低精度で運用するリスクを徹底解説！
生成AI、特にLLMの導入が進む中、多くの企業がRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）の精度に課題を抱えています。...
ChatGPTでハルシネーションを抑制する対策は？すぐ使えるプロンプト例・最新機能を活用した対策方法を徹底解説！
ChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）は、その仕組み上、事実と異なる情報（ハルシネーション）を生成するリスクを完全には排除できません。 ハルシネーション...
AI駆動開発特有のセキュリティリスクと基本対策を徹底解説！リスクマネジメントの方法は？
AI駆動開発では従来のインフラ・アプリ保護に加え、「学習データ（汚染）」「モデル（盗難・解析）」「判断ロジック（敵対的サンプル）」という3領域を守る設計 AIは...
AI駆動開発に必要な人材とは？考え方や活用ポイント、内製化・外注すべき領域を徹底解説！
AI駆動開発ではPM、オーケストレーター、データエンジニアが連携する「チーム設計」こそが重要 エンジニアの役割は「書くこと」から「ビジネス要件をAIに正しく伝え...
マルチエージェントシステム（MAS）とは？仕組み・システム例・メリット・展望を徹底解説！
マルチエージェントシステム（MAS）とは、まるでプロジェクトチームのように、リーダー型AIエージェントが複数のスペシャリスト型AIエージェントを指揮し、複雑なタ...
AIエージェントと従来システムの導入プロセスの違いは？検討ポイント・よくある失敗例・対策方法を徹底解説！
AIエージェントは従来のシステムのように仕様通りに組んで終わりではなく、ゴールと制約を与え、運用を通じて挙動を改善し続ける 禁止事項や判断停止条件、人間が最終承...
