#361 生成AIにおける理想的なプロンプトの構造と補完

このポッドキャストでは、エンジニアの成長をテーマに、LLM（大規模言語モデル）のプロンプトエンジニアリングについて議論しています。特に、オライリーから出版された書籍を参考に、プロンプトの構造（導入部、コンテキスト、リフォーカス、移行）や、LLM が出力する補完の構造（序文、認識可能な開始と終了、追記）について解説しています。また、LLM の応答に対する信頼度を測るためのログやプローブといった技術にも触れ、トークン消費を抑える重要性や、より精度の高い LLM アプリケーション開発のためのヒントを提供しています。