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プロンプト自体をAIに作らせたり改善させたりするためのプロンプト。

AIに与える指示文や質問。プロンプトの良し悪しが、出力の質を大きく左右する。

AIの役割・口調・制約など、全体的な振る舞いをあらかじめ指定する特別なプロンプト。

変数を埋め込める定型プロンプト。同じ形式の依頼を量産・再利用できる。

本来秘密にすべきシステムプロンプトを、AIに喋らせて引き出す攻撃。

意味を保ちつつプロンプトを短くし、トークン消費とコストを減らす手法。

繰り返し使う長いプロンプトをキャッシュし、コストと応答時間を削減する仕組み。

AIから望む出力を引き出すために、[[prompt]]を工夫・設計する技術や手法の体系。

悪意ある指示を紛れ込ませ、AIに本来の制約を無視させようとする攻撃。

ユーザーがその場でAIに送る具体的な指示や質問のメッセージ。

画像生成で「描いてほしくない要素」を指定する逆向きの指示。

プロンプトテンプレート内で、後から値を差し込むための差し替え箇所。

プロンプト内で指示と素材を区切る記号。誤解や注入を防ぐ。

プロンプト内に入出力の手本を数例示すことで、AIに望む形式や傾向を学ばせる手法。

外部の知識を検索してプロンプトに与え、その情報をもとにAIに回答させる手法。最新情報や社内文書に強い。

手本を一切示さず、指示だけでタスクを解かせるプロンプト手法。

手本を1例だけ示してタスクを解かせるプロンプト手法。

画像生成で、プロンプトにどれだけ忠実に従わせるかを調整する強度。

事前学習済みのモデルを、特定タスク向けの追加データで再訓練し、専門特化させる手法。

制約を回避させ、本来拒否すべき応答をAIに出させようとする試み。

AIが応答時に参照する、これまでの会話や与えられた前提情報。

2つの案を実際のユーザーに出し分け、どちらが優れるか比較する手法。

処理で使われたトークンの総量。API料金の算定基準になる。