エージェンティック プロンプト エンジニアリング

このコースでは、大規模言語モデル (LLM) が正確で関連性のある有用な回答を得られるようガイドする効果的なプロンプトの作成方法について基礎的な内容を理解できるようになります。まず、プロンプト エンジニアリングとは何か、なぜそれが重要なのか、そして LLM がどのように入力を処理して出力を生成するのかを理解します。そこから、ゼロショット、フューショット、思考の連鎖プロンプティングなど、さまざまなプロンプト手法を詳細を理解し、タスクやユースケースに応じてそれぞれをいつ適用するかを学習します。

また、AI エージェントのプロンプト エンジニアリングについても説明します。AI エージェントのプロンプト エンジニアリングでは、プロンプトは単に情報を取得するためだけでなく、構造化された入力に基づいて意思決定やアクションを実行する自律エージェントをガイドするためにも使用されます。適切に構成されたエージェント プロンプトに不可欠な要素、その分類、およびプロンプトが機能し最適化されていることを確認する方法について学習します。

このコースはオートメーションの開発者向けです。受講時間の目安は 1 時間 15 分です。

• LLM とプロンプト エンジニアリングの概要

• 効果的なプロンプトのための重要なテクニック

• AI エージェンティック プロンプト エンジニアリング

• システム プロンプトとユーザー プロンプト

• プロンプトの評価と最適化

Aコースを終えると、次のことができるようになります。

• 効果的な LLM との対話におけるプロンプト エンジニアリングとその役割を定義する

• コア プロンプト手法を適用し、LLM パラメーターを調整して、モデル出力をガイドおよび改良する

• AI エージェントのプロンプト エンジニアリングと、適切に構造化されたプロンプトのコンポーネントについて説明する

• エージェントの設計においてシステム プロンプトとユーザー プロンプトを区別する

• UiPath がプロンプトの最適化をどのようにサポートしているか、およびプロンプトのヘルス スコアに影響を与える要因について説明する