生成AIのプロンプトエンジニアリング
信頼できる生成AIの出力を得るための普遍的な入力の原則
James Phoenix, Mike Taylor, 田村 広平（監訳）, 大野 真一朗（監訳）, 砂長谷 健（翻訳）, 土井 健（翻訳）, 大貫 峻平（翻訳）, 石山 将成（翻訳）オライリー・ジャパン484ページISBN 9784814401246
生成AIタグで同率1位（31冊中）。Zenn・Qiitaなどの4記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 4件
- 媒体別
- Qiita 1・企業テックブログ 3
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 出版年
- （約1年前）
- タグ内の順位
- 生成AIタグで同率1位（31冊中・紹介記事数の順）
紹介された時期
2024年から2025年にかけて、続けて紹介されています。最新は2025年10月です。
紹介している記事（4件）
記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- プロンプトエンジニアリング完全ガイド【2025年版】：LLMの性能を最大化する基本原則とRAG・AIエージェント等の最新技術 企業テックブログ · IDCフロンティア ·
プロンプトエンジニアリングの基本原則として、方向性を示す、出力形式を指定する、例を示す、品質の評価基準を示す、タスクを分割する、の5つを挙げ、この本の6ページを出典として引用している。この原則は一時的なコツや裏技ではなく、知能の種類を問わず有用な慣習だとされている。
- RAG や LangChain の前に！『生成AIのプロンプトエンジニアリング』を読んで 企業テックブログ · 虎の穴 ·
社内の技術書購入支援制度で読み、モダリティが変わっても通用する原則、構造化出力、要約・チャンク化、LangChain、RAGの設計視点を良い点に挙げている。翻訳が丁寧な点も評価する一方、実践にはAPI課金やGPUが必要なこと、OpenAI中心の記述で内容が古びる可能性があることを指摘している。
- 「生成AIのプロンプトエンジニアリング」を読んで学んだ今日から使えるプロンプト 企業テックブログ · ホワイトプラス ·
プロンプトの与え方を手探りで進めることに悩み、きちんと学ぶために読んだ。書籍にはプロンプトを最適化する原則と役立つプロンプトが説明されており、ロール指定、段階的な思考の指示、不足コンテキストの質問、回答できない場合の返答の指定、説明対象を指定した要約の5つを紹介している。試したところ回答の質がかなり向上したという。LLMを使ったアプリ作成や画像生成の解説もあったとしている。
- Prompt Engineering for Generative AI Qiita · Dr. Kiyoshi Ogawa · · いいね 2
この本について
本書は、生成AIから意図に沿った出力を得るためのプロンプト設計と、その実装に必要な技術を解説する。方向性や出力形式の指定、例示、品質評価、タスク分割という五つの原則を示し、LLMのベクトル表現、トランスフォーマー、確率的なテキスト生成の仕組みを説明する。続いて、JSONやYAMLの生成、翻訳、要約、テキストの分割、分類、参照文を使ったハルシネーション対策などを扱う。LangChainによるプロンプトテンプレート、出力解析、関数呼び出し、チェーン構成へ進み、FaissやPineconeを使うベクトル検索とRAGも取り上げる。Jupyter NotebookやGoogle Colabでサンプルコードを試し、最終章では学んだ手法を用いて生成AIアプリケーションを構築する。
出版社の内容紹介・目次と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。
目次（主な章）
出典: 出版社の書籍ページ （章の見出しのみ）
- 1章 プロンプトの5つの原則
- 2章 テキスト生成のための大規模言語モデル入門
- 3章 LLMによるテキスト生成の標準的な手法
- 4章 LangChainを用いた高度なテキスト生成手法
- 5章 FaissとPineconeによるベクトルデータベース
- 6章 ツールとメモリーを使う自律エージェント
- 7章 画像生成のための拡散モデル入門
- 8章 Midjourneyによる画像生成の標準的な手法
- 9章 Stable Diffusionを用いた高度な画像生成手法
- 10章 AIを活用したアプリケーションの構築