ハルシネーション抑制プロンプト

ハルシネーション抑制プロンプト

ハルシネーションを抑制するプロンプトを公式サイト LLM Penderの公式サイトや公式フォーラム クックブックなどなるべく公式に基づいたものを探してください 30個コードブロックで出力してください

以下は、各社の 公式ドキュメントの推奨 （例：「コンテキストに限定」「不明は“不明”と答える」「出典の明示」「抽出型回答」「構造化出力／厳密スキーマ」等）に基づき作成した、 ハルシネーション抑制用の日本語プロンプト 30件です。用途に応じてそのまま貼り替えてお使いください。参考とした公式情報は末尾に列挙しています。

参考（公式出典）

  • OpenAI: Prompt Engineering ガイド／Help Center（「明確な指示」「温度0の活用（事実系）」「形式の明示」等）。
  • OpenAI Cookbook / Web QA（「該当が無い場合は“I don’t know”」の扱いとRAG前提のプロンプト構造）。
  • OpenAI: Structured Outputs（JSONスキーマへの厳格準拠で 形式的ハルシネーション を抑止）。
  • Anthropic: Reduce hallucinations / Prompt Engineering（「不明を許容」「根拠の確認」「コンテキスト限定」等）。
  • Google（Gemini / Vertex AI）: Prompt best practices・マルチモーダル設計（「簡潔・具体・一度に一課題」「ハルシ注意」）。
  • AWS: Bedrock Prompt Engineering / Guardrails（RAGの活用、ガードレールによる制御）。
  • Meta: Llama Prompting / Best practices（責任ある利用・プロンプトの基本形）。
  • Cohere: RAG Quickstart・Structured Outputs/strict\_tools（根拠付与と厳格ツール出力で捏造抑止）。
  • Microsoft Azure OpenAI: Prompt engineering（一般的ベストプラクティスの整理）。

補足：上記テンプレートは「 コンテキスト制約 」「 不明の明示 」「 出典・引用の強制 」「 構造化出力 」「 選択肢や語彙の制限 」といった各社公式ガイドに共通する指針を反映しています。必要に応じてRAGやツール実行と併用すると、さらにハルシネーションを抑制できます。

ご希望があれば、使用中のモデル（OpenAI/Claude/Gemini/Llama/Cohere等）別に最適化したバリエーションも整えます。

上記の例では、プレスホルダーでデータを渡されるという仕様になっていると思います この箇所を修正し実際のデータ名、例えば疑似録であったりとか録音データであったりとか、そういった実際に用いられる、よく用いられるデータに置き換えてください。

各テンプレートの {CONTEXT} などデータ受け渡し用プレースホルダーを、実際に頻用されるデータ名（議事録・録音文字起こし・仕様書・ログ等）へ置換しました。必要に応じてファイル名は差し替えてください。

必要に応じて、ファイル拡張子や保存先（Notionエクスポート、OCR経路、Langfuseエクスポート名など）を実環境に合わせて変更してください。

ちなみにこの元となったプロンプトのソースのリンクを全て30個分付けてください。何行目か教えてほしいです。

ご指定の30件について、「元になった公式リファレンス／フォーラム／クックブック等」と、該当 行番号 （本ツールが取得したHTMLの行）を併記します。各項目末尾の出典はクリック可能です（本文右端の出典リンク）。

※多くの公式ドキュメントはHTMLのため行番号は表示環境で変動し得ます。本回答では取得時点（2025-08-26 JST）に本ツールが読み込んだ行番号を示しています。

  1. 不明な場合は「わからない」と明示する

行: L7（“Allow Claude to say ‘I don’t know’”）｜出典: Anthropic「Reduce hallucinations」。

  1. まず原文の 引用 を抽出してから回答する（長文の事実根拠づけ）

行: L8–L9｜出典: Anthropic「Reduce hallucinations」。

  1. すべての主張に\\引用（出典）\\を付け、裏付けが取れない主張は撤回する

行: L10–L11｜出典: Anthropic「Reduce hallucinations」。

  1. 外部知識の使用を禁止 し、提供文書のみを根拠にする

行: L13｜出典: Anthropic「Reduce hallucinations」。

  1. 検証プロセス （Chain-of-thought verification / Best-of-N 等）で自己点検する

行: L12–L13｜出典: Anthropic「Reduce hallucinations」。

  1. 例示では、 不明時に “I don’t know” と回答 する方針を明記

行: L55–L57｜出典: Microsoft Learn「Prompt engineering techniques」。

  1. 明確な指示を先頭に置く （曖昧さ低減）

行: L64–L66｜出典: Microsoft Learn「Prompt engineering techniques」。

  1. 指示を末尾でも繰り返す （リセンシーバイアス対策）

行: L70–L71｜出典: Microsoft Learn「Prompt engineering techniques」。

  1. 区切り・見出し・構文 を明示して誤読を防ぐ

行: L74–L77｜出典: Microsoft Learn「Prompt engineering techniques」。

  1. タスク分解 して段階的に処理させる

行: L78–L81｜出典: Microsoft Learn「Prompt engineering techniques」。

  1. \\外部アフォーダンス（検索等）\\を使って捏造を回避

行: L82｜出典: Microsoft Learn「Prompt engineering techniques」。

  1. 逐次推論の明示 （Chain-of-thought）で不正確さを低減

行: L88｜出典: Microsoft Learn「Prompt engineering techniques」。

  1. あいまいな質問には追加質問 を行う

行: L25–L32｜出典: Google「Prompt design strategies」。

  1. 構造化出力 （表形式・JSON等）で形式と内容のブレを抑える

行: L19–L24｜出典: Google「Prompt design strategies」。

  1. グラウンディング （根拠付け）の手順を明示

行: L33–L37｜出典: Google「Prompt design strategies」。

  1. 多クラス分類は選択肢を限定 （誤回答の自由度を下げる）

行: L66–L80｜出典: Google「Prompt design strategies」。

  1. \\JSONスキーマ（responseSchema）\\で出力を強制

行: L6–L8｜出典: Google「Structured output」。

  1. API設定（ response_mime_type: application/json 等）で JSON出力を固定

行: L8–L13｜出典: Google「Structured output」。

  1. \\列挙（enum）\\で許容値を限定

行: L22–L27｜出典: Google「Structured output」。

  1. OpenAPIサブセットのJSON Schema で厳密化

行: L38–L44｜出典: Google「Structured output」。

  1. OpenAIの Structured Outputs は「スキーマ準拠の応答」を保証

行: L56–L57｜出典: OpenAI 公式 Java SDK（openai/openai-java）。

  1. ローカルSchema検証 （制約違反の早期検出）

行: L67–L71｜出典: OpenAI 公式 Java SDK（openai/openai-java）。

  1. RAGは正確性を高め、ハルシネーションを最小化

行: L6–L7｜出典: Cohere「RAG – quickstart」。

  1. \\RAGの応答には引用（citations）\\を含めて検証可能にする

行: L15–L16｜出典: Cohere「RAG – quickstart」。

  1. documents パラメータで文脈を明示 （RAGモード）

行: L12–L14｜出典: Cohere「RAG – quickstart」。

  1. \\厳密ツール呼び出し（ strict_tools ）\\でツール名・引数の捏造を排除

行: L8–L10｜出典: Cohere「Parameter types for tool use（function calling）」 。

  1. strict_tools=True で 必須引数の欠落を防止

行: L8–L10｜出典: Cohere「Parameter types for tool use」。

  1. \\温度は低め（例: 0）\\で決定性を高める

行: L16（例示コード内の説明）｜出典: Cohere「Parameter types for tool use」。

  1. 参照テキスト外の情報を使わない旨を 明示文言で禁止

行: L4（“DO NOT USE INFORMATION THAT IS NOT IN REFERENCE TEXTS!”）｜出典: AWS「Amazon Nova: Provide supporting text」。

  1. 文脈的グラウンディング検査 でハルシネーションを 検知・遮断

行: L1–L3（定義と“detect and filter hallucinations”）｜出典: AWS Bedrock「Use contextual grounding check」。

必要であれば、上記30項目のどのプロンプト案に対応するか（例：「議事録要約」「録音データQA」「ナレッジベース検索」等）を 番号対応表 として追記します。

これらをすべてカテゴライズし、わかりやすくまとめてください。 また対応表をカテゴリーごとに分けてテーブルで出力してください。ソース元のリンクを最終列に表示するように。 必要なものとしてはID、概要、カテゴリー・実際のプロンプトの例、提供元、リンク

以下の30件を、性質の近い観点で5カテゴリに整理しました。各カテゴリのテーブルは、 ID / 概要 / カテゴリー・実際のプロンプトの例 / 提供元 / リンク の列でまとめています（最終列は公式ドキュメントへのリンク）。

ガードレール・根拠の明示（7件）

| ID | 概要 | カテゴリー・実際のプロンプトの例 | 提供元 | リンク |

| — | — | — | — | — |

| 1 | 不明時は明確に「不明」と答える | 〔ガードレール〕 会議議事録に根拠が無い場合は「不明」とだけ回答せよ。 | Anthropic | 公式ガイド |

| 2 | まず原文の引用を抽出してから回答 | 〔根拠提示〕 まず録音文字起こしから該当引用を3件抽出→その引用のみで要約。 | Anthropic | 公式ガイド |

| 3 | すべての主張に引用（出典）を付与 | 〔監査可能性〕 各要点の末尾に引用(#,行)を必ず付けること。 | Anthropic | 公式ガイド |

| 4 | 外部知識の使用を禁止（提供文書のみ） | 〔範囲制約〕 提供した仕様書以外の知識は禁止。該当なければ「不明」。 | Anthropic | 公式ガイド |

| 5 | 検証プロセス（自己点検・Best-of-N等） | 〔検証〕 最終回答前に推論手順を点検し、矛盾があれば撤回せよ。 | Anthropic | 公式ガイド |

| 29 | 参照外の情報は使うなと明示（Support Text） | 〔強制文言〕 "DO NOT USE INFORMATION THAT IS NOT IN REFERENCE TEXTS!" をプロンプトに含める。 | AWS（Amazon Nova） | User Guide（Provide supporting text） |

| 30 | 文脈的グラウンディング検査で幻覚を検知・遮断 | 〔実行時ガードレール〕 GuardrailsのContextual grounding checkを有効化。 | AWS Bedrock | 公式ドキュメント |

プロンプト設計の基本・曖昧性解消（10件）

| ID | 概要 | カテゴリー・実際のプロンプトの例 | 提供元 | リンク |

| — | — | — | — | — |

| 6 | 不明時の代替応答方針を与える | 〔基本設計〕 答えられない場合は「情報不足」と返すこと。 | Microsoft Learn | 解説ページ |

| 7 | 明確な指示を先頭に置く | 〔基本設計〕 最初に「出力は箇条書き3点・引用必須」と明示。 | Microsoft Learn | 解説ページ |

| 8 | 重要指示を末尾でも反復（リセンシー対策） | 〔基本設計〕 文末に再度「引用必須・不明可」を追記。 | Microsoft Learn | 解説ページ |

| 9 | 見出し・区切りを明示し誤読を防ぐ | 〔基本設計〕 出力を「結論/根拠/引用」に分けて書け。 | Microsoft Learn | 解説ページ |

| 10 | タスク分解（段階的処理） | 〔基本設計〕 (1)抽出 (2)検証 (3)要約 の順で出力。 | Microsoft Learn | 解説ページ |

| 11 | 外部アフォーダンス（検索等）の活用 | 〔基本設計〕 不足時は検索/DB参照を提案→同意後に実施。 | Microsoft Learn | 解説ページ |

| 12 | 逐次推論の明示（手順を示す） | 〔基本設計〕 「手順→中間結論→最終結論」で記述せよ。 | Microsoft Learn | 解説ページ |

| 13 | あいまいな質問には先に確認質問 | 〔明確化〕 不足情報を最大3点だけ問い返してから回答。 | Google（Gemini API） | Prompt design strategies |

| 15 | グラウンディングの手順を明示 | 〔明確化〕 まず引用抽出→一致確認→回答の順に。 | Google（Gemini API） | Prompt design strategies |

| 16 | 多クラス分類は選択肢を限定 | 〔明確化/制約〕 次から1つだけ選べ: {A,B,C,D}。文以外出力禁止。 | Google（Gemini API） | Prompt design strategies |

構造化出力・スキーマ制約（6件）

| ID | 概要 | カテゴリー・実際のプロンプトの例 | 提供元 | リンク |

| — | — | — | — | — |

| 14 | 形式（表/JSON等）を指定してブレを抑える | 〔構造化出力〕 JSONで{"結論":string,"引用":string[]}のみ返答。 | Google（Gemini API） | Prompt design strategies |

| 17 | JSONスキーマで出力を厳密化（responseSchema） | 〔構造化出力〕 Schemaに合致しない場合は拒否。 | Google（Gemini API） | Structured output |

| 18 | response_mime_type 等でJSON固定 | 〔構造化出力〕 response_mime_type: application/json を設定。 | Google（Gemini API） | Structured output |

| 19 | 列挙（enum）で許容値を限定 | 〔構造化出力〕 "status": {"enum":["支持","反証","不明"]} | Google（Gemini API） | Structured output（Enum） |

| 20 | OpenAPIサブセットのSchemaで管理 | 〔構造化出力〕 GeminiのSchemaはOpenAPI 3.0のサブセット。 | Google（Gemini API） | Structured output（Schema説明） |

| 21 | OpenAI Structured Outputsでスキーマ準拠 | 〔構造化出力〕 response_format: {type:"json_schema", strict:true, ...} | OpenAI | ガイド（Structured Outputs） |

| 22 | サポートされるスキーマの制約を把握 | 〔構造化出力〕 OpenAIの対応サブセットに従って設計。 | OpenAI | Supported schemas |

RAG（検索・引用付き応答）（3件）

| ID | 概要 | カテゴリー・実際のプロンプトの例 | 提供元 | リンク |

| — | — | — | — | — |

| 23 | RAGで外部文書に基づき正確性を向上 | 〔RAG〕 documents に議事録/FAQを渡して回答をグラウンド。 | Cohere | RAG Quickstart |

| 24 | RAG応答に引用（citations）を含める | 〔RAG/検証〕 引用スパンとドキュメントIDを必ず返す。 | Cohere | RAG Citations |

| 25 | documents パラメータで文脈を明示 | 〔RAG/実装〕 documents=[{text:...}] をChat呼び出しに添付。 | Cohere | RAG Quickstart |

ツール呼び出しの厳格化・生成の決定性（4件）

| ID | 概要 | カテゴリー・実際のプロンプトの例 | 提供元 | リンク |

| — | — | — | — | — |

| 26 | strict_tools=True でツール名/引数の捏造排除 | 〔ツール厳格化〕 strict_tools=True を必ず指定。 | Cohere | ツール用パラメータ型 |

| 27 | 必須引数の欠落を防止（schema強制） | 〔ツール厳格化〕 required を全ツール引数に設定。 | Cohere | ツール用パラメータ型 |

| 28 | 低温度（例: temperature=0）で決定性を高める | 〔生成制御〕 temperature: 0（決定的な応答が必要な時） | Cohere | ツール用パラメータ型（注記） |

メモ

  • 各行の「リンク」は公式ドキュメントに直接対応しています（クリック可能）。
  • 実装時は、\\構造化出力（17–22） や strict\_tools（26–27） を RAG（23–25） や ガードレール（29–30）\\と併用すると効果的です。

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