高度なプロンプト設計の戦略

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

この演習はコースの一部です

Amazon Bedrock入門

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

AWSのフルマネージドなFoundation ModelサービスであるAmazon Bedrockの基礎を学びます。基本的なセットアップと認証から始め、ClaudeやTitanなど利用可能なFoundation Modelを概観し、主要なAPI操作を習得します。本章では、開発環境の構築、ユースケースに応じたモデル選定、ストリーミング応答やエラー管理を含む適切なAPIリクエスト処理を扱います。

Exercise 1: Amazon Bedrock へのアクセス Exercise 2: Bedrock クライアントの初期化 Exercise 3: Bedrock のモデル詳細を取得する Exercise 4: 基盤モデルを選ぶ Exercise 5: Bedrockで正しいモデルを使う Exercise 6: Bedrockでテキストを生成する

この章では3つの主要なレッスンを段階的に進めます。まずはテキスト生成と応答処理の基本を学び、その後、Few-shot学習や構造化出力などの高度なプロンプトエンジニアリング手法へ発展させます。最後のレッスンではモデルパラメータの最適化を扱い、temperatureやトークン上限などの設定をチューニングして最適な結果を得る方法を学びます。各レッスンは前の内容を土台に、基本的なAPI操作からユースケースに特化した高度なパラメータ制御へと進みます。

Exercise 1: 言語モデルでテキストを生成する Exercise 2: 役割設定でプロンプトを強化する Exercise 3: モデル応答の処理とエラー対応 Exercise 4: Foundation model レポートのカテゴリ分類 Exercise 5: プロンプトエンジニアリング手法の活用 Exercise 6: 幾何学での few-shot learning を実装する Exercise 7: 構造化出力のプロンプトを作成する Exercise 8: さまざまなモデルパラメーターを使いこなす Exercise 9: temperature で創造性を調整する Exercise 10: top_p と max_tokens で出力を制御する

この章では、基本的なAPI操作を超えて、Amazon Bedrockで堅牢かつ責任あるアプリケーションを構築します。まず会話型AIから始め、状態管理とコンテキスト処理を習得して、一貫性のあるチャット体験を実現します。次に高度なプロンプト設計を学び、スタイルとトーンを保ちながら多様なコンテンツを生成する方法を探ります。本章では、エラー処理、レート制限、効率的な応答処理など、本番運用で重要となる側面もカバーします。最後に、倫理的なガードレールと安全対策を実装し、強力でありながら責任あるAIアプリケーションに仕上げます。

Exercise 1: 倫理的配慮とガードレール Exercise 2: 商品のレビューのモデレーション Exercise 3: 年齢に応じたコンテンツフィルターの作成 Exercise 4: AIの会話を管理する Exercise 5: 会話マネージャークラスを作る Exercise 6: 会話にメモリを持たせる Exercise 7: 高度なプロンプト設計の戦略

現在の演習

Exercise 8: Chain-of-thought プロンプトを実装する Exercise 9: Bedrockでスタイル付きコンテンツを生成する Exercise 10: APIのレスポンスとエラーの扱い方 Exercise 11: レート制限処理の実装 Exercise 12: モデルのフォールバックを実装する Exercise 13: おめでとうございます！