プロンプティングの5つの柱

単純なチャットインターフェースを越えて、大規模言語モデル（LLMs）構造化データ処理の高度なエンジンとして機能します。本レッスンでは、開発者がAIをプロフェッショナルなワークフローに統合できる5つの機能的「プリミティブ」を紹介します。

機能的ロードマップ

• 要約：大量のテキスト（製品レビューなど）を要点情報を維持したまま簡潔な概要に圧縮すること。
• 推論：感情分析や感情の識別、ブランド名などの特定データポイントをJSON形式に抽出するなど、自動的な分析を行うこと。
• 変換：テキストを一種類から別の形式に変換すること——これは言語翻訳、トーン調整（例：フォーマル→カジュアル）、データ形式変換（例：JSONからHTML）を含む。
• 拡張：短い信号や箇条書きをもとに長文コンテンツを作成すること。たとえば、パーソナライズされたカスタマーサポートメールなど。
• チャットボット：会話履歴と定義された役割（システム、ユーザー、アシスタント）を利用して、対話的で文脈に応じたアシスタントを構築すること。