プロンプトの書き方がわからない場合は、チェックしてください。
AI アプリケーションを構築する場合、迅速な品質が結果に大きな影響を与えます。ただし、高品質のプロンプトを作成することは困難であり、研究者はアプリケーション要件を深く理解し、大規模な言語モデルに関する専門知識を持っている必要があります。開発をスピードアップして結果を向上させるために、AI スタートアップの Anthropic はこのプロセスを合理化し、ユーザーが高品質のプロンプトを簡単に作成できるようにしました。 具体的には、研究者らは、プロンプトを生成、テスト、評価するための新しい機能を Anthropic Console に追加しました。 人間のプロンプトエンジニアであるアレックス・アルバートは次のように述べています: これは彼らが過去数週間に費やした多くの作業の結果であり、現在クロードはプロンプトエンジニアリングで非常にうまくいっている。 Claude では、適切なプロンプトを書くことは、タスクを説明するのと同じくらい簡単です。コンソールには、Claude 3.5 Sonnet を利用した組み込みのプロンプト ジェネレーターが用意されており、ユーザーがタスクを説明し、Claude に高品質のプロンプトを生成させることができます。 プロンプトを生成します。 まず [プロンプトの生成] をクリックしてプロンプト生成インターフェイスに入ります: 次に、タスクの説明を入力します。Claude 3.5 Sonnet はタスクの説明を高品質のプロンプトに変換します。たとえば、「受信メッセージをレビューするためのプロンプトを作成...」をクリックするだけでプロンプトが生成されます。 テストデータを生成します。 ユーザーにプロンプトがある場合、それを実行するためにいくつかのテスト ケースが必要になる場合があります。クロードはそれらのテスト ケースを生成できます。 ユーザーは、必要に応じてテスト ケースを変更し、ワンクリックですべてのテスト ケースを実行することもでき、各変数の生成要件に対するクロードの理解を表示および調整して、クロードが生成したテスト ケースをより詳細に制御することもできます。 これらの機能により、ユーザーは新しいバージョンのプロンプトを作成し、テスト スイートを再実行して迅速に反復して結果を改善できるため、プロンプトの最適化が簡単になります。 さらに、Anthropic はクロードの応答の質を 5 段階で評価しました。 モデルを評価します。 ユーザーがプロンプトに満足した場合は、後で [評価] タブでさまざまなテスト ケースに対してプロンプトを一度に実行できます。ユーザーは CSV からテスト データをインポートするか、Claude を直接使用してユーザー用の合成テスト データを生成できます。 比較してください。ユーザーは、テスト ケースで複数のプロンプトを相互にテストし、より良い応答を評価して、どのプロンプトが最もパフォーマンスが優れているかを追跡することもできます。 AI ブロガー @elvis 氏は次のように述べています: Anthropic Console は、プロンプトの設計と最適化のプロセスを自動化することで、多くの時間を節約できる優れた研究成果です。生成されたプロンプトは完璧ではないかもしれませんが、ユーザーは迅速な反復の開始点を得ることができます。さらに、開発者はテスト対象のデータを持っていない可能性があるため、テスト ケースを生成する機能は役立ちます。 将来的には、プロンプトを書くタスクを Anthropic に任せることができるようです。 詳細については、ドキュメントを確認してください: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview以上が誰でも即戦力エンジニアになれる! Claude の新機能: ワンクリックでプロンプトを生成、テスト、評価するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。