Claudeのプロンプト生成
Generate better prompts in the developer console
https://scrapbox.io/files/66b9ce2029fb07001c3e1c67.png
概要
Anthropic Consoleで、本番環境に対応したプロンプトテンプレートを生成できるようになった。
この機能は、プロンプトエンジニアリングに不慣れなユーザーを支援し、経験豊富なプロンプトエンジニアの時間を節約することを目的としている。タスクと希望する出力形式について詳細な情報をプロンプトジェネレーターに提供することで、最良の結果が得られる。
生成されたプロンプトが常に完璧な結果を生み出すわけではないが、プロンプトエンジニアリングに不慣れな人が手書きで作成したプロンプトよりも優れた性能を発揮することが多い。生成されたプロンプトテンプレートは編集可能なので、最適なパフォーマンスを得るために素早く調整できる。
プロンプティングのベストプラクティス
この新機能で生成されるプロンプトテンプレートは、多くのプロンプトエンジニアリングのベストプラクティスを活用している。
そのような実践の1つは、Role設定で、選択したタスクのエキスパートとしての特性を持つようClaudeに促す。コンテンツモデレーションの例では、役割設定は以下のようになっている:
code:プロンプト
提供されたコンテンツモデレーションポリシーに基づいて、チャットの書き起こしを承認または却下のいずれかに分類する、コンテンツモデレーターとして行動する。
もう1つの実践は思考連鎖推論で、Claudeに回答する前に考えをまとめる時間と余地を与える。これにより、複雑なクエリに対してより綿密で十分に推論された回答が可能になる。顧客の過去の取引に基づいて製品を推奨するプロンプトの生成を求められた際、これは以下のように実装される:
code:プロンプト
<scratchpad>で、この顧客の取引履歴に基づいて提案できる3つの異なる製品推奨について検討する。各推奨候補について、なぜその顧客に適していると考えるかを説明する簡単な根拠を示す。
さらに、テンプレートではしばしば「変数」(カスタムデータを挿入できる入力フィールド)をXMLタグで囲んでいる。これは、プロンプトの異なる部分を明確に区別し、明確な構造を提供するという別の重要なベストプラクティスに従っている。
コードをPythonに変換するプロンプトを求められた場合、より長くあいまいな{{CODE}}変数はXMLタグでマークされ、単純な{{LANGUAGE}}変数はインラインに配置されている:
code: プロンプト
タスクは、他のプログラミング言語で書かれたコードをPythonに変換することです。
変換するコードは以下の通りです:
<code>
{{CODE}}
</code>
このコードは{{LANGUAGE}}で書かれています。
場合によっては、Claudeが自身が考える望ましい回答の種類について明確な方向性を示すために、入力と出力の例を書いているのが見られる。これらの例を編集して、希望する出力形式に合わせることができる。
舞台裏
プロンプトジェネレーターは、すでに述べた多くの技術を自身で使用する長いプロンプトに基づいている。
タスクの説明からプロンプトテンプレートへの移行方法をClaudeに示す、多数のタスク説明とプロンプトテンプレートの例が含まれている。
テンプレートを作成する前に、生成するテンプレートの構造を計画するようClaudeに促し、考えをまとめる時間を与えている。
各セクションの始まりと終わりをマークするXMLタグで構成された強固な「背骨」があり、読みやすさを向上させている。
このColab notebookで完全なプロンプトを確認できる。
評価ツールとしてのプロンプトテンプレート
プロンプトジェネレーターから得られるテンプレートの変数は、先ほどのコンテンツモデレーションの例で示したように、ハンドルバー表記になっている:
code:プロンプト
以下は、実施すべきポリシーです:
<content_policy>
{{CONTENT_POLICY}}
</content_policy>
以下は、レビューして分類すべきチャットの書き起こしです:
<transcript>
{{TRANSCRIPT}}
</transcript>
hiroya_iizuka.icon こうした一般化したプロンプトを作ってくれて、便利よねー
この例では、コンテンツポリシーと様々なチャットの書き起こしをアップロードして、Claudeがどのように動作するかを確認できる。このプロセスにより、アプリケーションが様々な状況で適切に対応することを確認できる。
カスタマースポットライト: ZoomInfo
ゴー・トゥ・マーケットプラットフォームのZoomInfoは、Claudeを使用して実行可能な推奨事項を作成し、顧客に価値を提供している。プロンプト生成の使用により、RAGアプリケーションのMVPの構築にかかる時間が大幅に短縮され、同時に出力の品質も向上した。
「Anthropicの新しいプロンプトジェネレーター機能により、本番環境に対応した出力をはるかに速く達成できるようになった。パフォーマンスを向上させるために使用していなかった技術が明らかになり、アプリの調整にかかる時間が大幅に短縮された」と、ZoomInfoのプリンシパルデータサイエンティストであるSpencer Fox氏は述べた。「新しいRAGアプリケーションを構築し、わずか数日でMVPに到達し、プロンプトの改良にかかる時間を80%削減した。」