生成AIのプロンプトエンジニアリング : 信頼できる生成AIの出力を得るための普遍的な入力の原則
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生成AIのプロンプトエンジニアリング : 信頼できる生成AIの出力を得るための普遍的な入力の原則
オライリー・ジャパン, 2025.7 , オーム社(発売)
- タイトル別名
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Prompt engineering for generative AI : future-proof inputs for reliable AI outputs at scale
- タイトル読み
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セイセイ AI ノ プロンプト エンジニアリング : シンライ デキル セイセイ AI ノ シュツリョク オ エル タメノ フヘンテキナ ニュウリョク ノ ゲンソク
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注記
表現種別: テキスト (ncrcontent), 機器種別: 機器不用 (ncrmedia), キャリア種別: 冊子 (ncrcarrier)
原著 (O'Reilly Media, c2024) の翻訳
その他の翻訳者: 土井健, 大貫峻平, 石山将成
監訳: 田村広平, 大野真一朗
内容説明・目次
内容説明
生成ＡＩの活用が進む中で注目される、プロンプトエンジニアリングの包括的な解説書。精度が高く望ましい出力を生成ＡＩから引き出すためにどうすべきか、ＧＰＴ‐３以降の知見をもとに、ＬＬＭや画像生成モデルに共通する原則と実践手法を体系化しています。原則の解説はもとより、ハルシネーション対策や出力の安定化、評価の視点など、現場で役立つ実践的な内容を多数収録。生成ＡＩのツール群を使いこなす際に押さえるべき知識を広くカバーしています。Ｊｕｐｙｔｅｒ ＮｏｔｅｂｏｏｋやＧｏｏｇｌｅ Ｃｏｌａｂ上で実際にサンプルコードを動かしながら学び進めることができ、最終章では、それまで学んだ知識をもとに実際に生成ＡＩを活用したアプリケーションを構築します。
目次
- １章 プロンプトの５つの原則
- ２章 テキスト生成のための大規模言語モデル入門
- ３章 ＬＬＭによるテキスト生成の標準的な手法
- ４章 ＬａｎｇＣｈａｉｎを用いた高度なテキスト生成手法
- ５章 ＦａｉｓｓとＰｉｎｅｃｏｎｅによるベクトルデータベース
- ６章 ツールとメモリーを使う自律エージェント
- ７章 画像生成のための拡散モデル入門
- ８章 Ｍｉｄｊｏｕｒｎｅｙによる画像生成の標準的な手法
- ９章 Ｓｔａｂｌｅ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎを用いた高度な画像生成手法
- １０章 ＡＩを活用したアプリケーションの構築
「BOOKデータベース」 より
