プロンプトの種類は、プロンプトの形、つまり何をどこに含めるかを表します。互いに排他的ではありません。実際の本番プロンプトは、ロールを割り当て、指示を与え、いくつかの例を含み、構造化された出力を要求するシステムプロンプトであることが普通です。種類を知っておくと、タスクにどの要素が必要かを判断しやすくなります。
簡単な比較
| 種類 | 特徴 | 使う場面 |
|---|---|---|
| ゼロショット | 指示のみ、例なし | タスクが一般的で説明しやすい |
| ワンショット | 例が 1 つ | 出力形式が難所である |
| フューショット | 例が 2 つ以上 | タスクが判断やスタイルに依存する |
| ロール | ペルソナや専門性を割り当てる | トーン、深さ、視点が重要 |
| システム | セッション全体への常設の指示 | アプリケーションやアシスタントを作る |
| 指示 | 直接的な命令 | ほぼ常に。あらゆるプロンプトの基礎 |
| コンテキスト | 背景やドキュメントを与える | 答えがモデルの持たない事実に依存する |
| 構造化 | セクション、区切り、固定のレイアウト | プロンプトが長い、または機械生成 |
| 会話 | 互いに積み上げていく複数のターン | 探索、改善、確認 |
| マルチモーダル | 画像、音声、ファイルとテキスト | 入力がテキストだけではない |
| 検索拡張 | 実行時に取得するコンテキスト | 答えを自社のデータに基づかせたい |
ゼロショット、ワンショット、フューショットのプロンプティング
違いは例の数です。ゼロショットは指示だけに頼ります。フューショットは、本来の入力の前に、入出力のペアをモデルに見せます。
Classify the review as positive or negative.
Review: "Arrived late and the box was damaged." -> negative
Review: "Does exactly what it says." -> positive
Review: "{{review}}" ->
詳細なガイド：ゼロショット、ワンショット、フューショットプロンプティング。
ロールプロンプティング
ロールのプロンプトは、モデルに「何者であるか」を伝えます。「あなたは経験豊富なセキュリティレビュアーです」のように。少ない言葉で、語彙、深さ、優先順位を設定します。ロールは具体的で、タスクと組み合わせたときに最もよく機能します。ロールだけでは何も起こりません。
システムプロンプト
システムプロンプトは、ユーザーのメッセージより前にアプリケーションが送る常設の指示です。会話全体を通じたアシスタントの役割、ルール、出力の慣習を定義します。詳細なガイド：システムプロンプトとロールプロンプティング。
指示プロンプティング
最も素朴な種類で、直接的な命令です。理想的には、命令形の文 1 つに要件が続きます。
Rewrite the paragraph below at a grade 8 reading level. Keep every fact.
ほかのすべての種類は、明確な指示の上に成り立ちます。指示が不明確なら、例やロールでは救えません。
コンテキストプロンプティング
コンテキストのプロンプトは、モデルが答えるのに必要な情報を加えます。ドキュメント、製品の説明、対象読者、過去の決定などです。何を含めるかを選ぶことが腕の見せどころです。関連する文脈は答えを良くしますが、無関係な文脈は、注意を巡って指示と競合します。
Context: our refund window is 30 days and excludes custom orders.
Question: can a customer return a custom engraved item after 10 days?
構造化プロンプティング
構造化されたプロンプトは、内容をラベル付きのセクション、通常はタスク、文脈、要件、出力形式、入力に整理し、変動するデータを区切りで囲みます。これは規模が大きくなっても通用するレイアウトです。長いプロンプトも読みやすいまま保て、他の部分に影響せずに各部分を編集できます。PromptFlowEngine のプロンプトオプティマイザーは、段落をこのレイアウトに変換し、何も失われていないことを検証できます。
回答の形を扱う構造化出力と混同しないでください。構造化出力のプロンプトを参照してください。
会話プロンプティング
チャットでは、各メッセージが、それまでの会話を含むプロンプトになります。そのため、尋ねる、読む、直す、絞り込むという形で、少しずつ改善できます。問題を探る最も速い方法です。
注意点が 2 つあります。長い会話には古い指示が蓄積し、モデルはそれを守ろうとし続けるため、話題が変わったら新しい会話を始めてください。また、10 回の訂正を経て得た結果は、最終的な要件を 1 つのプロンプトとして書き下ろすまで、再現できません。
マルチモーダルプロンプティング
マルチモーダルのプロンプトは、テキストを画像、音声、動画、ドキュメントと組み合わせます。同じルールが当てはまり、2 点が加わります。モデルが何を見るべきかを書くこと（「2 ページ目のグラフで」）、そして読み取れないものがあるときの対応を書くことです。これにより、推測せずに問題を報告させられます。
The image is a photo of a paper receipt. Extract the merchant, the date,
and the total as JSON. If a field is not legible, use null.
検索拡張プロンプティング
ここでは、アプリケーションが知識ベースを検索し、質問の前に結果をプロンプトへ挿入します。モデルは記憶ではなく、与えられた文章から答えるので、答えが最新に保たれ、出典を示すこともできます。詳細なガイド：RAG プロンプティング。
種類の選び方
まず指示プロンプトから始めます。モデルが事実を持っていなければ、文脈を加えます。指示が明確になっても出力が望むものでなければ、例を加えます。アプリケーションの一部になったら、システムプロンプトに移します。1 段落を超えたら、構造を加えます。
単純な形では足りないときの次の段階は手法です。プロンプトエンジニアリングの手法を参照してください。