プロンプトエンジニアリングは、LLM から望む出力が安定して得られるように、プロンプトの書き方を設計し、試して直す作業です。モデルそのものには手を加えず、与える指示や例を工夫します。
代表的な方法に、例を示す（few-shot）、作業を小さく分ける、手順を追って考えさせる（Chain-of-Thought）などがあります。Microsoft の文書は、プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニングは、どれか1つを選ぶものではなく、組み合わせて使える方法だとしています。
Microsoft の文書は、プロンプトをうまく作っても、モデルの回答を確かめる作業は必要だとしています。OpenAI の文書は、推論モデルには大まかな指示が向き、それ以外のモデルには細かい指示が向くと説明しています。合う書き方は、モデルによって変わります。
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