プロンプトエンジニアリングは、大規模言語モデル（LLMs）の振る舞いを向上させるために、プロンプト（テキスト入力）の設計と改善を行う実践です。
精密に命令を練ることで、モデルから望む応答を引き出すのが目標です。最も一般的なプロンプト技術について説明があります。
たとえば、「予算$1000以下の最高のラップトップを見つけて」とAIに問いかけるような状況を想像してみてください。
通常の回答は「Lenovo Thinkpad」となるかもしれませんが、
より深い考察を求める「連鎖思考」の回答も可能です。
これには性能やバッテリー寿命など複数の要素を考慮に入れる必要があります。
この記事では、そのようなテクニックを身につけるための完全なチュートリアルを提供し、
Pythonを使ってゼロからエージェントを構築する方法を紹介しています。
画像は、特に断りがない限り著者によるものです。
出典 : GenAI with Python: Build Agents from Scratch (Complete Tutorial) https://towardsdatascience.com/genai-with-python-build-agents-from-scratch-complete-tutorial-4fc1e084e2ec
