利益:
- コンテキストが出力の精度をどのように決定するかを例を挙げて説明できる
- タスクに必要なコンテキスト情報を選択して構成できます
- 冗長、矛盾、または隠れたコンテキストのリスクを認識し、回避します
同じタスクを 2 人に与えたとしても、1 人が状況を知って作業し、もう 1 人が何も知らない場合は、まったく異なる結果が生じます。人工知能についても状況は全く同じです。コンテキストとは、モデルに「この作業がどのような背景で行われるか」、つまり誰のために、どのような目的で、どのような履歴があり、どのような制約の下で行われるかを伝える情報です。この単元では、コンテキストが出力をどのように決定するか、タスクにどのコンテキストを選択するか、多すぎるコンテキストまたは間違ったコンテキストがどのような害を引き起こすかを学びます。
なぜコンテキストがこれほど決定的なのでしょうか?
モデルは、提供されたテキスト以外の状況を知りません。彼はあなたの会社の名前も、顧客の歴史も、プロジェクトの目標も、先週話されたことも知りません。この情報を提供しない場合、モデルは「平均」を仮定して記述され、平均が固有の状況に適合することはほとんどありません。コンテキストを与えることで、モデルは「平均的」から「あなた専用」へと移行します。
たとえば、「顧客に割引オファーを書いてください」と言うと、モデルは一般的なテキストを生成します。しかし、「この顧客は当社との付き合いが 3 年で、昨年の売上高は 40 万 TL で、ライバル会社からより安いオファーを受けたとのことで、当社は忠誠心を維持したいとのことです」という文脈を与えると、オファーの口調、正当化、割引ロジックは完全に適切になります。
タスクにはどのようなコンテキストが必要ですか?
すべてのタスクについてすべてを記述する必要はありません。あなたの仕事は、そのタスクに必要かつ十分なコンテキストを選択することです。これら 4 つの質問により、作業が容易になります。
- 誰のため？購入者が誰なのか、その知識のレベル、あなたとの関係。
- どこから？この出力の目的は次のとおりです。説得、情報、あるいは決断?
- どのような過去を持って？以前に何が話され、何が起こったのか、どのような決定が下されたのか?
- どのような制限がありますか?予算、期間、ブランドルール、法的枠組み。
コンテキストを段階的に設定する
- タスクを一文で書きます。
- 上記の 4 つの質問に答えてください。回答を箇条書きで追加します。
- 不要な条項や矛盾する条項を削除します（文脈が多すぎるのも有害です）。
- 機密/個人データがある場合は、それをマスクします (このトピックについては単元 11 で戻ります)。
- コンテキストをタスクから視覚的に分離します (タイトル、行、または「Context:」タグ)。
コンテキストがほとんどない / コンテキストが十分である / コンテキストが多い
ステータス
結論
コンテキストがほとんどない
それは一般的で不正確で、「誰にとっても適しているが、誰にとっても適しているわけではない」ことが判明しました。
十分なコンテキスト
状況に応じた、要点を絞った、直接使用可能な出力
過剰/矛盾した文脈
このモデルは重要なものと重要でないものを混同しており、主要な需要を曖昧にしています。
一般に信じられていることに反して、文脈が多すぎるのは良くありません。背景を 10 段落書いて、言いたいことを曖昧な 1 文で述べた場合、モデルは詳細の山に埋もれてしまい、主要なタスクを見逃してしまいます。適切なコンテキストとは、関連性のあるものを選択することです。全てをこぼさないこと。
4 つのコピー可能なテンプレート
1) コンテキスト ブロックのスケルトン:
コンテキスト:- 対象: [受信者、レベル、関係]- 目的: [何を達成したいか]- 履歴: [関連する過去のイベント/決定]- 境界: [予算、期間、ルール] タスク: [単一の明確な動詞 + 出力]
2) 顧客とのコミュニケーション:
背景:- 顧客: 勤続 2 年、月あたり最大 30,000 TL を費やしています。- 問題: 前回の納品が 5 日遅れ、顧客から非難を受けました。- 目的: 関係を維持し、信頼を新たにします。タスク: 短い報酬メールを作成します (最大 100 ワード)。制約: 責任を受け入れます。他の人のせいにしないでください。
3) 内部報告書/概要:
内容:- 読者: ゼネラルマネージャー、技術的な詳細には興味がなく、結果重視。- 目的: 予算承認のための説得。- 背景: プロジェクトは 2 か月遅れたが、範囲は拡大。タスク: 1 段落のエグゼクティブサマリー + 3 項目のアクションリストを作成。
4) 継続的なコンテキスト (長い会話の始まり):
今後のすべての回答は、このコンテキストに基づいて作成してください。 - 当社: [ドメイン、規模] - ブランドの声: [具体的な形容詞] - 禁止事項: [競合他社の名前、誇大広告、約束] これを確認し、すべての回答でこれらのルールに従ってください。
弱いプロンプト / 強いプロンプト
弱い：
私たちが受け取ったこの苦情に対する返答を書いてください。[苦情本文]
強い：
状況: 文句を言う顧客 (4 歳、忠実)。製品に欠陥があるため、交換してほしいとのこと。当社のポリシーでは、14 日以内、お客様は 6 日以内に無条件で交換することができます。目的: 迅速な解決と信頼。タスク: 顧客に返信を書きます。最大 90 語、最初の文に解決策を入力してください。制限: 政治以外の約束をしないでください。非難的な言葉の使用。苦情:[苦情のテキスト]
2 番目のプロンプトでは、モデルに顧客プロファイル、ポリシー、期間、目的を与えます。その答えが「一般的な謝罪」ではなく、正しく実行可能な解決策となるように。
ミニケース3個
ケース 1 — 不動産コンサルタント。あるコンサルタントは「美しく書く」ための広告文を制作していた。 「ターゲット購入者は若い家族であり、地域が学校に近いことを強調する必要があり、価格は市場平均より5％低い」という情報を追加したところ、広告はターゲット層に直接アピールし、コンサルタント独自のモニタリングのもと、閲覧あたりの検索率が増加しました。
ケース 2 — プロジェクト マネージャー。 PM が毎週のステータス メールに「先週は 2 つの重要な配信を逃しましたが、1 つのリスクは早期に解決されました。読者の上級管理職」という文脈を与えたとき、モデルはパニックに陥ることも隠れることもなく、バランスのとれた口調でした。コンテキストがなければ、同じタスクでも楽観的すぎるか悲観的すぎるかのどちらかになります。
ケース 3 — 人事。人事担当者は、不採用メールを印刷する際に、「候補者は最終選考で強かったため、将来的に別のポジションが空く可能性があります」という内容を追加しました。その結果、候補者を不快にさせたり、扉を閉ざしたりすることのないテキストが完成しました。文脈のないバージョンは冷淡で定型的でした。
ヒント: コンテキストとタスクを区別するには、「コンテキスト:」や「タスク:」などの明確なラベルを使用します。このようにして、モデルはどの部分が背景でどの部分がリクエストであるかを混同しません。
注意: 機密データ (本名、TR ID、口座番号、契約詳細) をコンテキストに追加する前に停止してください。ほとんどの場合、「3 年間の法人顧客」と言うだけで、実名を伝えるのと同じように機能します。プライバシーのルールについては、単元 11 で説明します。
よくある間違い
- ゼロコンテキスト。タスクを書いて、モデルが状況を認識するのを待つだけです。
- 文脈が多すぎます。関係のない段落を10個積み上げて、主な要望を埋めてしまう。
- 矛盾したコンテキスト。 「堅苦しく書こう」ということと、「誠実にユーモアを込めて書こう」ということが同じところで行われているのです。
- タスクとコンテキストが混同されています。背景を説明し、自分の言いたいことをはっきり言わない。
- 何も考えずに機密データを追加する。機密情報を匿名化せずに貼り付ける。
要約すると
- コンテキストは、モデルを「平均的な回答」から「あなたに特化した回答」に移行させる背景情報です。
- 優れたコンテキストは、誰のため、なぜ、どのような歴史を持つのか、どのような境界線を持つのかという 4 つの質問に答えます。
- コンテキストが少なすぎると一般的な出力が生成され、コンテキストが十分すぎると正確な出力が生成され、コンテキストが多すぎると分散が生成されます。
- 明確なラベルを使用してコンテキストをタスクから分離します。関連するものを選択し、すべてをこぼさないでください。
- 機密データを追加する前に匿名化します。ほとんどの場合、一般的な定義で十分です。
アプリケーションタスク
仕事の中から実際のタスク (電子メール、レポート、または返信) を選択します。最初にコンテキストフリー バージョンを実行します。次に、4 つの質問 (誰のため、なぜ、どのような履歴、どの境界線) に答え、「Context:」ブロックを追加して、再度実行します。 2 つの出力間のヒット数の違いを観察し、余分なコンテキストがないか確認します。
チェックリスト
- [ ] 4 つの質問で、タスクにどのようなコンテキストが必要かを判断できます。
- [ ] 明確なラベルを使用してコンテキストをタスクから分離します。
- [ ] 冗長で矛盾した文脈を避けます。
- [ ] 機密データは追加する前に匿名化します。
- [ ] コンテキストフリー出力とコンテキストフリー出力の違いがわかります。