プロンプト設計の基本パターン ─ システムプロンプト・Few-shot・Chain-of-Thought
プロンプト設計の3大パターン「システムプロンプト・Few-shot・Chain-of-Thought」を習得すると、同じモデルでも出力の質と安定性が大きく変わる。エージェント開発の土台となる必須スキルを整理する。
AIエージェントの仕組みを、LLMの基礎から設計パターンまで体系的に学べる学習サイト。
プロンプト設計の3大パターン「システムプロンプト・Few-shot・Chain-of-Thought」を習得すると、同じモデルでも出力の質と安定性が大きく変わる。エージェント開発の土台となる必須スキルを整理する。
拡張思考(Extended Thinking)は、モデルが最終回答を出す前に内部推論を段階的に行う機能で、複雑な多ステップ問題での精度向上が確認されているとされる。APIで thinking パラメータを有効にするだけで「思考ブロック」として推論過程を取得でき、エージェントのデバッグや精度改善に活用できる。
Tree of Thoughts(ToT)はChain-of-Thoughtを拡張し、複数の推論経路を木構造で探索しながら行き詰まったらバックトラックできるフレームワーク。数学パズルでCoTの成功率4%に対してToTが74%を達成したとされ、試行錯誤が必要な複雑なタスクで特に効果があるとされる。