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動画の要点: プロンプトの基本:依頼内容、役割、出力形式を明確にする。 7Rフレームワーク:ルール設定、評価、リファレンス提供、乱シナリオを活用。 エージェント化:AIに自律的にタスクを進行させ、ユーザーの負担を軽減。 実践例:プレスリリースやコーチング、クレーム対応など具体例を紹介。 ビジネス応用:問い合わせ対応や業務自動化などにAIを活用し、効率化を図る。 7Rプロンプトの構成要素 7Rプロンプトは以下の7つの要素から構成されています: Request(依頼): AIに何をしてほしいかを明確に伝える Role(役割): AIがどのような視点で回答するかを設定する Regulation(規制): 出力の形式や長さなどを指定する Rule(ルール): AIが守るべきルールや制約を設ける Review & Refine(評価・改善): AIの回答を評価し、改善点を指示する Reference
Perplexity Proよるまとめ 様々なタスクに最適なモデル: Perplexity Proは、文章生成、翻訳、要約など、様々なタスクに対応した複数のAIモデルを提供しています。 目的に合わせた選択: それぞれのモデルには得意不得意があり、ユーザーは自分の目的に合わせて最適なモデルを選択することができます。例えば、クリエイティブな文章を作りたい場合はあるモデル、正確な情報を求める場合は別のモデルを選ぶといった使い分けが可能です。 回答書き直し機能(AIモデルの選択方法の補足) Perplexity Proの回答書き直し機能は、AIが生成した回答を、別のAIモデルを使ってさらに洗練させたり、異なる視点から表現させたりするための便利な機能です。 回答書き直し機能の仕組み 最初の回答: 質問に対して、Perplexity Proが最初の回答を生成します。 モデル選択: 書き直しボタンを押す
ブロガー/コンテンツクリエイター/音楽ミキサー/最近は生成AIに激ハマリ中!!お仕事のお問合せはContactからどうぞ。
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