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Before you begin
- Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
- Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
- On the top left of your screen, click Start lab to begin
Install packages and import libraries
/ 10
Be concise
/ 10
Be specific, and well-defined
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Ask one task at a time
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Watch out for hallucinations
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Using system instructions to guardrail the model from irrelevant responses
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Generative tasks lead to higher output variability
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Classification tasks reduces output variability
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Improve response quality by including examples
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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。
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。
このラボでは、次の方法について学びます。
Vertex AI SDK を使用してテキスト生成のユースケースを確認する方法:
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。
[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] 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。
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。
[ラボの詳細] パネルでも [ユーザー名] を確認できます。
[次へ] をクリックします。
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。
[ラボの詳細] パネルでも [パスワード] を確認できます。
[次へ] をクリックします。
その後次のように進みます。
その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。
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] の順にクリックします。
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。
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。
[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。
[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。
[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。
[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。
[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。
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。
[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。
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。
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。
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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