【Python】OpenAI APIを介してプロンプトを送信し言語モデルが生成したテキストを取得する
【Python】OpenAI APIを介してプロンプトを送信し言語モデルが生成したテキストを取得することについて解説しています。 なお、OpenAI APIを介してプロンプトを送信し言語モデルが生成したテキストを取得する場合は、事前にOpenAI API キーを取得する必要があります。 ■今回の環境（Python） 今回のPythonは、バージョン3.9.16を用いる。（なお、Google Colaboratory(Google Colab)を使用。） ■OpenAI API用のPythonクライアント「openai」をインストールするまずは、PythonにOpenAI API用のPythonクライアント「openai」をインストールします。 今回はpipを経由してインストールを行うので、Google Colab（https://colab.research.google.com/）にアク
AIへの指示（プロンプト）｜マーケティング編
■A/B テストの仮説を生成する・プロンプトの例LPページからの成約数を増やすために、AというLP ページとBというLPページを比較する A/B テストを実行しています。Webサイトのクリック率に基づいて仮説を立てる手助けが必要です。何をテストし、どのように効果測定するかについての推奨事項を提供できますか。 ■生成されたテキスト（ChatGPT Mar 23 Version） ChatGPTへの指示（プロンプト）を行い、上記のようなテキストが生成された。生成されたテキストは途中で途切れてしまったが、「続きを書いてください」と指示することで、途切れてしまったテキストの残りを生成させることができた。 —-■随時更新中■—- ※なお、今回紹介したプロンプトを実際にChatGPTで試し、正確な情報を提供しているかどうかを確認してください。 ■プロンプトエンジニアリング（Prompt enginee
より良いプロンプトを書くための例
具体的に書く優れたプロンプトは、具体的で、ユーザーが何をすることが期待されているのかが明確に示されていなければなりません。また目的の出力を明確に述べ、あいまいな指示や過度に複雑な指示を避けます。例えば、”これについてどう思いますか？”とAIに質問するのではなく、”このマーケティングキャンペーンの効果について、あなたの意見を聞かせてください “というのが良いプロンプトといえます。 文脈（コンテキスト）を提供するタスクの目的と範囲を理解できるように、プロンプトに文脈（コンテキスト）を提供することが重要です。また、関連する背景情報または文脈（コンテキスト）を提供して、AIの応答をガイドする。例えば、「この製品をどのように改善しますか」とAIに質問するのではなく、「この製品のターゲット市場を考慮し、デザインと機能を改善するための具体的な推奨事項を提示してください」とするのが良いでしょう。 誘導的な
生成AIのプロンプトの文字数制限
生成AIのプロンプトの文字数制限について解説しています。 これの関してChatGPT（https://chat.openai.com/chat/）に「プロンプトは文字数制限はありますか？」と質問をしてみました。なお、今回用いるのは、GPT-3（ChatGPT Mar 23 Version）となります。 はい、一般的にプロンプトには文字数制限があります。ただし、それぞれの場合によって異なる場合があります。たとえば、コマンドラインインターフェース（CLI）の場合、プロンプトは通常、1行に収まるように設計されています。そのため、一般的に80文字から100文字程度の長さに制限されます。また、プログラムやスクリプトを実行するためのプロンプトでは、コマンドや引数がすぐに見えるようにするために、短いプロンプトが使用されることが一般的です。しかし、GUI（グラフィカルユーザインターフェイス）の場合、プロン
ChatGPTで競合他社のWebサイトコンテンツ分析を行う方法
1.Webサイトで人気のあるコンテンツの種類■プロンプト例[Webサイトのドメイン]のWebサイトで人気のあるコンテンツの種類は何ですか? ■ChatGPTによる実際の生成 今回はドメインを「shopping.yahoo.co.jp」と設定し試してみた。結果が上記となる。なお生成されたテキストからChatGPTは「2021年9月時点での知識しか持っていない」ということが確認できた。これには注意しておいた方が良い。 2.Web サイトで人気のあるコンテンツの種類と、上位の競合他社との比較をする■プロンプト例[Webサイトのドメイン] の Web サイトで人気のあるコンテンツの種類と、上位 ［何個までの指定］ つの競合他社との比較は? ■ChatGPTによる実際の生成 今回はドメインを「shopping.yahoo.co.jp」と設定し、「上位3つの競合他社」という指定を行って試してみた。結果
プロンプトエンジニアリング（Prompt engineering）
プロンプトエンジニアリング（Prompt engineering）について解説しているページです。 ChatGPTのような生成AIモデルに提供する入力を設計・改良するもの、または情報を引き出す手法のことです。エンジニアリングを行っている人たちとっては芸術（アート）のようなものでもある。 なお、AIにおけるプロンプト（Prompt）とは、AIモデルに提供する広範な指示、または出力を生成するためにAIモデルに提供するテキストまたは情報です。 ■必要性プロンプトエンジニアリング（Prompt engineering）の必要性としては、特定のタスクやアプリケーションに合わせた、明確で簡潔、または構造化された入力を提供することによって、AIモデルのパフォーマンスを向上させる。または潜在的なバイアスを低減しつつ、コントロール等を向上。次に、同じプロンプトでもモデルによって反応が異なるため、特定のモデル
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