ゼロショット推論統合ガイド
ゼロショット推論で成果を最大化する大規模言語モデル運用とプロンプト評価の統合戦略ロードマップと検証ガバナンス指針およびチーム浸透の実践手順総覧と改善事例ハンドブックと投資意思決定の基準と運用リスク緩和の監査テンプレートゼロショット推論は、大規模言語モデルが追加データなしで成
品質の安定化やコストの見える化、属人化を防ぐ運用ドキュメントの作り方など、伴走で得られる効果と具体例をブログで毎週紹介しています。
よくある質問を取り上げ、導入前の疑問を先回りで解決します。Runbookのサンプルは https://prompthing.co.jp/downloads/ で確認でき、続くセクションでQA形式の回答をご覧いただけます。
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Retrieval & Structuring Augmented Generation の実務設計ガイドRAS (Retrieval And Structuring) Augmented Generation は、 動的な情報検索と構造化知識を組み合わせて LLM の幻覚や
# Retrieval & Structuring Augmented Generation の実務設計ガイドRAS (Retrieval And Structuring) Augmented Generation は、 動的な情報検索と構造化知識を組み合わせて LLM の幻
最新プロンプティング最前線：PdMとCX責任者が成果を最大化する戦略フレームと検証ループ、運用指標と品質監査を統合した実践ロードマップの完全版と改善シナリオ集成ガイドラインと定着施策の総覧と投資判断基準生成AIのプロンプト設計は、対話生成だけでなく意思決定支援や自動化ワークフ
「報酬こそがすべて：LLMはin-context強化学習器である」の概要エグゼクティブサマリー本研究は、大規模言語モデル（LLM）が、モデルのパラメータを更新することなく、推論時に強化学習（Reinforcement Learning, RL）を実行できるという驚くべき
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
最もシンプルなCoT（Chain-of-Thought）入門 — 現場で効く“分解と思考の手すり”CoT（チェーン・オブ・ソート）は、AIに「答えだけでなく、そこに至る思考の段階」を書かせる設計だ。高度なアルゴリズムではなく、プロンプトの約束事で実現できる“人間工学”に近い。
Deepsearch テンプレート ナレッジグラフ ヒアリング
ドメインスペシャリストを育てるプロンプト運用術 — ヒアリングから知識化、そして配信まで汎用AIは何でも答える。しかし現場が求めるのは「あなたの業務と用語で迷わず意思決定できるAI」だ。万能さは安心材料にならない。必要なのは、業務特性・制約・言い回し・評価軸にまで踏み込んだ“
PlaywrightからWordPress REST APIを用いた自動投稿テストです。