構造化prompting
#Fleeting_Notes
構造化prompting(structual prompting)
from: /mrsekut-p/構造化prompting
日常的な利用の場合、下記のような場合以下の「接頭辞」を使ったプロンプトでそれなりの出力を引き出せる
code:memo
前提:
- xxxxx
- ○○○○○
質問:
- △△△△△
- □□□□□
もうちょっと作りこみたい場合は、XML + YAMLを組み合わせると個人的に内容の肉付けががしやすいかつ、LLMがいい具合に処理してくれる雰囲気がある
この組合せだとテキストエリア上や、OneNoteなどのエディタの支援を受けることができない場所でも書きやすい
ここまで書いて自分はそんな場所で働いていることに気付いてしまった
</context>のような閉じタグがあるのでコピペミスをしにくく、視認性がよい
悲しい気付きは置いといて、自分の中で便利だったことを書く
XML + YAML風プロンプト
XML + YAML風の記述が最近の自分のなかで記述しやすいスタイルになっている
この形式がタスクに応じたプロンプトを育てやすい形式だと思っている
general-context(一般文脈)というタグ内に色々な共通の情報を詰め込んでいく
indivisual-context(個別文脈)というタグには今聞きたいことの文脈でしか有効でないことを書く
例:
返信先のメール
code:memo
<context>
<general-context>
task: coding
coding-style:
- 処理はできるだけ関数化すること
- 処理はイミュータブルであること
- IOと処理を分離すること
- エラーハンドリングをきちんとすること
</general-context>
<indivisual-conetxt>
- code: |
</indivisual-conetxt>
</context>
code:memo
<context>
<general-context>
task: メールの文章作成
メールの記述スタイル:
- 文末表現: 基本的に「です・ます」調
- 相手が事前知識を持っていない前提で書く
- 条件を表す節は、指示よりも先に書く
- 社内用語や略語は必要時応じて補足説明を加える
- 背景と目的はできるだけ書く
</general-context>
<indivisual-conetxt>
- mail1: |
</indivisual-conetxt>
</context>
便利だけども定量的でないので。いい感じのベンチマークはないものか
メモ
プロンプトを構造化する  |  Generative AI  |  Google Cloud
望ましい成果を引き出すための「構造化プロンプト」作成のコツ - CNET Japan
XMLタグを使用してプロンプトを構造化する - Anthropic
LLMを本番品質に育てる PromptOps:”100回の試行錯誤”を支えた仕組みと文化
2025年のプロンプトエンジニアリング | 不要論、無意味な手法、今も有効な手法など|堀内 亮平
確認用
Q. 構造化prompting
調査用
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構造化prompting - Wikipedia(日)
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Structual prompting - Wikipedia(英)
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