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おはようございます。Web3 AIプランナーの堺あきらと申します。こちらの配信では、主にAIやWeb3などテクノロジーに関するお話を、実体験の下、お話をさせていただいているチャンネルとなっております。
現在ですね、ChatGPTに関する完全マニュアル、こちらを無料で配布をさせていただいております。約80ページにわたる内容となっておりまして、こちらですね、受け取っていただいた方には、これからのAI時代を生き抜いていくためのスキル、こちらをですね、
学ぶためのですね、動画をお送りさせていただいております。ぜひですね、こちらご登録いただけますと幸いに思いますので、概要欄からぜひご覧ください。
はい、というわけで、今日も配信をしていこうかなというところではございますが、今日はですね、ちょっとですね、
知らない方ももしかしたら多いのかなというのと、もしかしたらちょっと間違って理解されている方ももしかしたらいるのかなというところではありますので、
今日はですね、こういったテーマでお話をしようかなと思います。というわけで、今日のテーマがプロンプトエンジニアリングとラグの違いについてお話をしていこうかなというところです。
はい、というわけで、AI 触り始めた方からするとちょっと専門用語が多いなっていうところかもしれないんですけれども、
生成AI を活用していくにあたって必要な知識になってきますので、ぜひですね覚えておいていただけたらと思います。
でですね、まずちょっと順番にお話ししようかなと思うわけなんですが、プロンプトエンジニアリングっていうのが実際にですね、簡単に言うと、
実際に生成AIに対して指示出しをしますと、何々してくださいとか、そういうふうなですね、質問であったりとか命令であったりとか、そういうのを入力しますと。
で、その絵に対してこういう結果で帰ってきたらいいのになっていう、思い描くゴールってあるわけじゃないですか。
その質問に対してこういう答えが返ってきてほしいみたいな、その理想的な答えが返ってくるためのスキルですね、その理想的な答えが返ってくるための質問の仕方、指示の仕方が上手いっていう人は、
そのプロンプトエンジニアリングのスキルを習得してますよねっていうふうに言えるというイメージですね。
ですので、自分自身がタスクがあったとします、何個か仕事があったとしますと、それに合わせて、じゃあその絵を終わらすための指示出しをできるかどうかっていうふうに、
やっぱりですね、この技術があるかないかによって効率性っていうのは大きく変わってくるわけなんですよね。
で、ほとんどの方っていうのはこれを習得していません。
ですので、このプロンプトエンジニアリングってすごく重要だよねっていうのは、僕は結構このラジオ配信でもですね、口すっぱく言っているというところではございます。
でですね、それがプロンプトエンジニアリングですと。
で、その中でとはいえですけれども、社内とか何かですね、自分自身の事業であったりとか、自分オリジナルの情報とかってあるわけじゃないですか。
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そういった情報をAIは持っていない場合とかもあったりするので、なんかそのゴールに向けて思い描く結果っていうのが得られづらいっていう場合もあったりするんですよね。
ってなった時に、自分たちの情報とか、そういうのを覚え込ませないといけないっていう作業が必要になると。
で、今お話ししたのがまさにラグという機能になってきます。
でですね、そのラグっていうのが、いわゆるですね、実際に生成AIに対して指示出しをして、その後質問って返ってくる、返答って返ってくるじゃないですか。
で、その返答が返ってくるまでの間っていうのは、その間の中に生成AIが持っている大量の情報データをですね、その中から分析をして、
で、その中から最適な回答を出力するっていうのが一般的な生成AIの流れになってくるんですよね。
で、ただですね、大量のデータベースがあるので、大量すぎる中からこれがあなたの求めているものですかっていう最適化を得られることっていうのはまあ難しいっていうところではあったりします。
ただですね、その中でこのラグっていうところで外部データ、例えばファイルとかデータですね、Excelデータとかでもいいし、ドキュメント、ワードのデータとかテキストデータとか、そういうのでもいいと思います。
そういったデータをこれも参考にしてねっていうふうに、ここを参照として読み込んでくださいっていうふうに指示出しをすれば、これを元に情報を抽出すればいいんですねっていうふうに、
ちゃんとですね、AIも出力をしてくれるっていうところがあります。
ですので、プロンプトエンジニアリングっていうのは主にその生成AI、チャットGPTが持っているデータ、あとはパワープレキシティが持っているデータとか、クロードが持っているデータ、そういった生成AI、LLMと呼ばれるものですね。
そのデータを元に出力をしてくれるっていうところがあるんですけど、
ラグっていうのは、いわゆるこの元のデータプラスアルファの自分自身が持っているデータを参照として読み込んでくれるっていうところがあります。
ですので、全然返答結果が変わってくるっていうところがあるんですよね。
なので、これはどちらかというと、小規模企業とか中小企業、大企業、全部企業元、企業はぜひ活用すべき内容になってくるんですよね、このラグっていう仕組みは。
なので、よくこのラグっていうところは、いつの間にか使っていたみたいなことが多いです。
例えばですけど、チャットJPTで普通に質問をするってなった時に、何かファイルを貼り付ける場所あったりするじゃないですか。
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そのファイルを貼り付けて、これをテキストを元に文章を書いてねっていうふうにすると、それはラグっていう機能なんですね。
いつの間にか使ってますみたいなことよくあるんですけど。
あとはですね、例えば自社の商品カタログとか、何かそういうのを使ったりとか、あと自社のマニュアルとかですね。
これが一番使われやすいかなっていうところではあるんですけど、マニュアルとかあとは問い合わせ対応とかですよね。
問い合わせに関する質問とか、いろいろ来ると思うんですけど、その質問に対して返答をするっていう機能ですね。
その機能っていうのもAIで実装できるんですけど、過去のデータとかそういうのがもしあれば、過去問い合わせでいただいた時にどういうふうに返答したかっていうのを答えを事前にExcelとかのデータにまとめておいて、そこから返答をするっていうふうに仕組みを作ればですね。
わざわざこちらからメールを返さずとも、よくある質問っていうところにまとめておいて、それを返答するようにすれば別にですね。
自分自身でメールを返信するっていう必要性もなくなってくるというところが大きいです。
ですので、まずはそういったところでラグっていう機能を使っていけば、オリジナルのチャットボットを作ることもできるし、自分自身が求めている回答結果っていうのを得やすくなるっていうところは大きいです。
はい、ですので、このラグっていう機能はぜひ覚えておいていただきたいんですよね。
この実際にですね、ラグっていうものを使いこなしていくっていうのは最初難しく感じるかもしれないんですけど、実は僕の場合で言うとメルマガ作成であったりとか、ブログ作成であったりとか、あとはランディングページの作成であったりとか、そういったところで実は結構使っていたりします。
僕の過去のメルマガのデータっていうのを全部読み込ませたりとか、あとはブログの書き方とか、あとはランディングページの構成であったりとか、そういうのを順番に覚え込ませるんですね。
その覚え込ませるっていうのはシンプルに過去こういった記事を書いてきたので、これを元に書いてくださいとか、そういった流れでいいですよね。
あとは他のランディングページの過去のものっていうのを構成どういうふうに作ってますかっていうのをAIに読み込ませて、その流れの元を同じような形で作ってくださいみたいな、そういうふうに言うと結構同じような形で作ってくれるっていうのがあります。
ですので結構ランディングページの作成もスムーズに進んでるっていうところが大きいですね。
なのでぜひこのプロンプトエンジニアリングとラグの違いっていうのはしっかりと理解していただけたらなっていうところではあるんですけど、
ここの詳しい実践方法っていうのは意外とシンプルです。
実装できるのは、ラグの機能を実装できるのはChatGPTとPowerPlexyとCloudが代表例かなというところですね。
Geminiとかもいけなくはないかなっていう感じなんですけど、
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そのファイルを貼り付けてそれを元にっていうのはできるんですが、ただちゃんとしたオリジナルのラグっていう形で実装していくんだったらこの3つかなっていうところですね。
ChatGPTはわかりやすく言うとGPTですね。今GPTと呼ばれてますけど、そこでオリジナルのチャットボットを作るっていうので、そのラグっていう機能はまさにここに踏み込まれているというところがあります。
あとCloudとかっていうのはプロジェクト機能ですね。Cloudはプロジェクト機能で、その中にオリジナルのプロンプトっていうのを入力しておいて、そこで参照元っていうファイルをいくつか貼り付けておくだけで、このラグっていう機能を活用したオリジナルのチャットボットっていうのを作ることもできる。
同じくPowerPlexyも同じくファイルを読み込ませて、このファイルを元に分けてくださいみたいなスレッド機能みたいなのがあるんですよね。
Spaceっていう名称だったかな。PowerPlexyはSpaceという名称で確か書かれていたはずです。
そういうふうな形でラグを実践する環境っていうのは、そういった生成AI、LLMと呼ばれている場所で全然使えるっていうところがあるんですね。
チャットGPTとクロードは有料版でしか利用できないです。
あとはPowerPlexyは無料でも行けるんですけど、読み込めるファイルが確か5つまでだったかな。
それぐらいまでは行けるかなというところではあるので、ぜひ試してみてもらえたらなというふうに思います。
そういうふうに実は意外とラグっていうのはすぐ使える環境が整っておりますし、
そのプロンプトエンジニアリングのスキルとこのラグのスキルっていうのをふんだんに活かすとオリジナルの企業を元の物は作れるっていうところがありますので、
ぜひご活用いただけたらいいのかなというふうに思います。
というわけで、今日はラグについてというところ、プロンプトエンジニアリングとラグの違いについてお話をさせていただきました。
プロンプトエンジニアリングというのは、もともとの生成AIデータを持っている情報を元から最適な答えを出力するためのスキルですね。
ラグっていうのはそのプロンプトで指示出し、生成AIが持っているデータプラスアルファは自分自身が持っているデータですね。
それを組み合わせて最適な答えを出していくための技術になってくるかなというところになってきます。
技術というか、このラグっていう仕組みですね。どちらかというとスキルという仕組みになってきますかね。
ですので、そこは大きく違ってきますよというところがありますので、ぜひ覚えておいていただけたらいいのかなというところでございます。
というわけで、最後まで聞いていただきまして誠にありがとうございました。
こういった形でですね、プロンプトエンジニアリングとか、あとはラグとかそういったところを僕は結構フル活用して、今お話ししたように普段の業務とかの効率化っていうのを図っていたりします。
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結構ですね、これよくあるんですけど、チャットGPTもう使い果たしてるよ、もう全然学ぶことないよってよく言ってたりするんですけど、
いや僕から言わせるとですね、もっと学んだほうがいいよっていう、このラグ知ってますかっていうところとかね、そういったところを抑えるとですね、やっぱですね全然変わってきますよっていうところですね。
なので、そういった意味でぜひこのAIを活用、フル活用するっていう意味でも、ぜひここの知識は抑えておくといいかなというふうに思います。
はい、ぜひですね、こういった形で、専門用語を使っているっていうところではあったりはするんですけど、
こういった音声形式以外でも、文章形式メルマガでもですね、最適な情報とかっていうところと、あとは僕自身が出している商品とかサービスとか、そういったですねキャンペーン情報とかですね、
そういったものをお届けする形でメルマガとか、あとLINEもですね配信をさせていただいております。
ぜひですね、こちらご登録いただけたらなと思いますので、概要欄に載っておりますので、ぜひこの機会にご登録ください。
はい、では最後まで聞いていただきまして誠にありがとうございました。それでは失礼致します。
