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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(参照): AIが参考にすべき情報源を提示する Run Scenario(実行シナリオ): 具体的な状況を設定し、より実践的な回答を引き出す それぞれの要素について詳しく見ていきましょう。 1. Request(依頼) – 何を求めるかを明確に Requestは、AIに何をしてもらいたいかを具体的に指示する部分です。曖昧な表現は避け、明確なタスクや質問を記述しま
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。
GPTは、適切な指示(プロンプト)を与えることで、驚くほど多様なタスクに対応できます。この記事では、初心者向けに、GPTの効果的な使い方、指示のコツ、実践的な活用例をわかりやすく解説。
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