プロンプト🔮

プロンプティング

Bayeslabを使う上で最も重要なのは、AIがあなたの意図を理解できるように、プロンプトを書くことです。

プロンプトのサンプル

プロンプトは2種類のコンポーネントで構成されています：

• 引用（// で参照、Enterで選択）

  • AIがあなたの言いたいことを正確に特定するために、さまざまなオブジェクトを参照すること。

  • データテーブル、ファイル、パラメータ、結果、またはさまざまなケースに対応する内蔵ツールを参照できます。

  • 詳細はこちらをご覧ください。

• 要件

  • データに対して何をしたいかを表す自然言語。クリーンアップ／変換／グラフ作成／機械学習モデルの構築など。

これらの2つの部分を自然に任意の順序で組み合わせることで、最も自然な方法で自分の行動を説明できます：

データAをデータBに結合し、いくつかのロジックを実行し、チャートを描画してから、チャートを [e-mail]に送信します。

プロンプトを書くコツ

自然な表現ではありますが、以下のルールに従うことで、成功率を高めることができます。

1. アクションワードで要件を明確に言う

   1. 可能性、間違った名前、一般的・抽象的な表現を避ける。

   2. 「最高の結果を出して」、「すべてを分析して」といった表現は避ける

2. 要件はシンプルにまとめてください。

   1. 同時に10個のことを尋ねない

3. 論理的な言葉を使う

   1. 「もし」、「それなら」、「最初に」、「最後に」など

4. 複雑な論理を伝えるにはサンプルを使う

   1. 例：文字列の部分を分割または抽出したい場合

      1. 日付列から年-月部分を抽出します。例えば、2024.3.24の場合、2024-03を抽出します。

引用

引用は、特定のデータ／オブジェクトを参照し、そのデータ／オブジェクトの文脈をAIによりよく理解してもらうための、プロンプトの特別な部分です。

コンテキストがすべてです。データテーブルを参照する際には、テーブル名だけでなく、そのテーブルのスキーマ、サンプルデータ、統計情報などもAIの要件に含まれます。他の参照オブジェクトについても同様です。

AIが正しく機能する前に、十分なコンテキストを知っておくことは非常に重要です。

テンプレート・パラメーターの使用

パラメータと呼ばれる特別なタイプの引用があります。現在、サポートされているのはテキストと数値のみです。

これはAIがコードを生成する際に考慮するプレースホルダーで、ユーザーはコード全体を再生成することなく変更することができます。

複雑なロジックプロンプトでテンプレートパラメータを使用することで、簡単なパラメータ編集が容易になり、AIの出力が不安定な結果になるのを避けることができます。

例えば、次のように記述します：

実行後、パラメータをクリックしてabcをbcdに変更できます。

再度実行すると、AI生成部分をスキップしてすぐに実行できることがわかります。

これらのテンプレートパラメータは、実際の論理の変更なしに置き換えられるだけです。もしパラメータの内容が全体の論理に影響を与える場合、それはパラメータとして使用すべきではありません。

例えば、「3より大きい」や「平均未満」といったルールのテキストは、計算論理の実行方法に影響を与えるため、パラメータとして使用すべきではありません。そのため、AIに生成を要求する必要があります。