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概要

このノートブックでは、プロンプト エンジニアリングの基本事項と、ベスト プラクティスについて説明します。

詳しくは、プロンプトの設計に関する公式ドキュメントをご覧ください。

このラボでは、プロンプト エンジニアリングのベスト プラクティスを学びます。具体的には、プロンプトの設計によって回答の質を高める方法です。

このノートブックでは、プロンプト エンジニアリングの次のベスト プラクティスについて説明します。

• 簡潔にする
• 具体的かつ明確にする
• 一度に 1 つのタスクを頼む
• 生成タスクを分類タスクに変える
• 例を与えて回答の質を高める

前提条件

このラボを開始する前に、次のコンセプトを理解しておく必要があります。

• Python プログラミングの基本的な知識
• API の仕組みに関する一般的な知識
• Vertex AI Workbench の Jupyter ノートブックでの Python コードの実行

目標:

このラボでは、次の方法について学びます。

• Vertex AI SDK を使用してプロンプト エンジニアリングを開始する
• ベスト プラクティス

Vertex AI SDK を使用してテキスト生成のユースケースを確認する方法:

• アイディエーション
• Q＆A
• テキスト分類
• テキスト抽出
• テキスト要約

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの手順をお読みください。ラボの時間は記録されており、一時停止することはできません。[ラボを開始] をクリックするとスタートするタイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しています。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく、実際のクラウド環境を使ってご自身でラボのアクティビティを行うことができます。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モードまたはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生することを防ぎます。

• ラボを完了するために十分な時間を確保してください。ラボをいったん開始すると一時停止することはできません。

注: すでに個人の Google Cloud アカウントやプロジェクトをお持ちの場合でも、このラボでは使用しないでください。アカウントへの追加料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

1. [ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるポップアップでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] パネルには、以下が表示されます。

   • [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
   • 残り時間
   • このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

2. [Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウでリンクを開く] を選択します）。

   ラボでリソースが起動し、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

   ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。

   注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   [ラボの詳細] パネルでも [ユーザー名] を確認できます。

4. [次へ] をクリックします。

5. 以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   [ラボの詳細] パネルでも [パスワード] を確認できます。

6. [次へ] をクリックします。

   重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。

7. その後次のように進みます。

   • 利用規約に同意してください。
   • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
   • 無料トライアルには登録しないでください。

その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスのリストを含むメニューを表示するには、左上のナビゲーション メニューをクリックします。

タスク 1. Vertex AI Workbench でノートブックを開く

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニューで、[Vertex AI] > [ワークベンチ] をクリックします。

2. インスタンスを見つけて、[JupyterLab を開く] ボタンをクリックします。

Workbench インスタンスの JupyterLab インターフェースが新しいブラウザタブで開きます。

タスク 2. ノートブックを設定する

1. ファイルをクリックします。

2. ノートブックのプロンプト エンジニアリングのベスト プラクティス セクションをすべて実行します。

   • [Project ID]（プロジェクト ID）に を使用し、[Location]（ロケーション）に を使用します。

注: 「Colab only」（Colab のみ）と記載されているノートブック セルは省略できます。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 パッケージをインストールし、ライブラリをインポートする

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 簡潔にする

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 具体的かつ明確にする

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 一度に 1 つのタスクを頼む

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 ハルシネーションに注意する

タスク 3. 出力のばらつきを削減する

ノートブックの生成タスクを分類タスクに変えて出力のばらつきを削減するセクションをすべて実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 生成タスクは出力のばらつきの増大につながる

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 分類タスクでは出力のばらつきが小さくなる

タスク 4. 例を与えて回答の質を高める

ノートブックの例を与えて回答の質を高めるセクションをすべて実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 例を与えて回答の質を高める

お疲れさまでした

このラボでは、Google Gemini で生成 AI を使用する場合のプロンプト エンジニアリングにおけるベスト プラクティスを学びました。LLM を使用して回答を得ようとする場合は、簡潔にする、具体的かつ明確にする、例を与える、一度に 1 つのタスクを頼むというベスト プラクティスに従っているユースケースを確認しました。

次のステップ

• Vertex AI のドキュメントで生成 AI について確認する。
• Google Cloud Tech YouTube チャンネルで、生成 AI の詳細を確認する。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2024 年 10 月 18 日

ラボの最終テスト日: 2024 年 10 月 18 日

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