プロンプトエンジニアリングとは、生成AIモデルに対して意味のある指示を作成するプロセスであり、これによりモデルはより良い結果や反応を生み出すことができます。このプロセスでは、関連するコンテキスト、明確な制約、または特定のフォーマット要件を含めることで、望ましい結果を得ることができます。
検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation、RAG）は、外部の知識ベースから事実を取得し、大規模言語モデル（LLM）を最新かつ正確な情報に基づいて構築し、ユーザーにLLMの生成プロセスに関する洞察を提供するAIフレームワークです。RAGは、モデルを外部の知識源に基づいて構築することで、LLMが生成する応答の品質を向上させます。RAGをLLMベースの質問応答システムに実装することにより、モデルが最新で信頼性の高い事実にアクセスできるようにし、ユーザーがモデルの情報源を確認できるようにすることで、その主張の正確性を検証し、最終的に信頼できるようにします。
プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスには、モデルの能力と限界を理解し、明確で簡潔なプロンプトを作成し、モデルの反応に基づいてプロンプトを反復的にテストおよび改善することが含まれます。望ましい結果について明確で具体的な指示を出し、言葉選びに注意し、反復と実験を行い、使用している特定のモデルの能力と限界を理解することが重要です。
IBM Watsonxは、開発者がこれらのモデルを活用して様々なユースケースを構築できる、異なる生成AIユースケースが利用可能なGenAIプラットフォームです。RAGモデルを使用してプロジェクトを作成し、ユースケースを構築するための詳細な手順があります。例えば、プレーンテキストから任意のプログラミング言語へのコード生成など、ソフトウェア開発ライフサイクル内の異なる役割を支援する様々なユースケースを構築することができます。これらのユースケースは、開発者が提供した入力データに基づいて生成され、ユースケースの要件に基づいて反復されます。
【ニュース解説】
プロンプトエンジニアリングと検索拡張生成（RAG）は、生成AIモデルの性能を向上させるための重要な技術です。プロンプトエンジニアリングは、AIモデルに対して意味のある指示を作成するプロセスであり、これによりモデルはより良い結果や反応を生み出すことができます。一方、RAGは、外部の知識ベースから事実を取得し、大規模言語モデル（LLM）を最新かつ正確な情報に基づいて構築するAIフレームワークです。これにより、LLMが生成する応答の品質が向上します。
プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスには、モデルの能力と限界を理解し、明確で簡潔なプロンプトを作成し、モデルの反応に基づいてプロンプトを反復的にテストおよび改善することが含まれます。これにより、望ましい結果を得るための効率的なコミュニケーションが可能になります。
IBM Watsonxは、開発者がこれらの技術を活用して様々なユースケースを構築できるプラットフォームです。例えば、プレーンテキストから任意のプログラミング言語へのコード生成など、ソフトウェア開発ライフサイクル内の異なる役割を支援する様々なユースケースを構築することができます。
この技術のポジティブな側面としては、開発プロセスの効率化、コスト削減、そして最新の情報に基づいた正確な応答の提供が挙げられます。しかし、潜在的なリスクとしては、外部知識ベースの情報が古くなっている場合や誤った情報が含まれている場合、それがそのままLLMの応答に反映される可能性があります。また、プロンプトの設計においては、意図しないバイアスが含まれないように注意が必要です。
規制に与える影響としては、AIの透明性と説明責任が重要な議論のポイントとなります。ユーザーがAIの応答の根拠を理解し、検証できるようにすることが求められます。将来的には、これらの技術の進化により、より高度なAIアシスタントの開発や、人間とAIのコラボレーションがさらに進むことが期待されます。長期的には、AIの倫理的な使用と、人間の知識や判断を補完する形でのAIの活用が、より重要になってくるでしょう。
from Prompt and Retrieval Augmented Generation Using Generative AI Models.
