プロンプト

プロンプト を与えるとは、モデルに入力を提供することです。出力の品質は、モデルにどれだけ適切なプロンプトを与えられるかに左右されることがよくあります。

概要

プロンプトの作成には、創意工夫と科学的なアプローチの両方が必要です。OpenAI は、効果的なプロンプトを作成し、モデルから安定して良い結果を得られるよう、さまざまな手法を提供し、API の設計にも工夫を取り入れています。ぜひいろいろと試してみてください。

プロンプト作成のツールと手法

• プロンプトキャッシュ：変更の少ないプロンプトのプレフィックスを再利用し、キャッシュヒット時のレイテンシと入力トークンのコストを削減
• プロンプトエンジニアリング：プロンプト作成の戦略、手法、ツールを学習

プロンプトの改善

• 全体的なトーンや役割に関する指示はシステムメッセージに記述し、タスク固有の詳細や例はユーザーメッセージに記述します。
• チームが簡単に内容を確認して更新できるよう、フューショットの例は YAML 形式や箇条書きの簡潔なブロックにまとめます。
• チームメンバーがプロンプトをすぐに見つけられるよう、プロジェクトの構成に合わせて整理し、わかりやすいフォルダー名を付けます。
• 公開するたびに、プロンプトのテストと評価ケースを実行します。問題を早期に発見する方が、本番環境で修正するよりも低コストです。

アプリケーション内のプロンプト

プロンプトはアプリケーションコードとして扱います。プロンプトの内容は名前を付けたモジュールに保存し、動的な部分は型付きの関数引数を使って組み立てます。プロンプトの変更は、それが支える製品の動作の変更と同じ Pull Request でレビューします。

新規の開発では、再利用可能なプロンプトオブジェクトを作成せず、次の方法を使用してください。

• 本番環境で使用する各プロンプトは、prompts/supportReply.ts などのヘルパーに保存し、コードとしてバージョン管理します。
• プロンプト変数を、型付きの関数パラメーターまたは検証済みの入力オブジェクトに置き換えます。
• 生成したメッセージを、input と instructions を通じて Responses API に直接渡します。
• プロンプトの変更を検証するため、代表的なフィクスチャを用意し、デプロイプロセスの中でテストと評価チェックを実行します。
• git の履歴、PR レビュー、リリースタグ、機能フラグを使って、プロンプトの変更をレビュー、リリース、比較、ロールバックします。

API リクエストですでにプロンプト ID やプロンプトのバージョンを使用している場合は、移行ガイドに従って、それらのプロンプトをコードに移行してください。

次のステップ

プロンプトの作成に自信がついたら、次のガイドやリソースも参考にしてください。