advanced prompting techniques とは何ですか？

Question

Accepted Answer

basic prompting を超える **advanced techniques**、例えば few-shot、chain-of-thought、structured output、system prompts などは、complex task で LLM result を大きく改善します。これらを理解すると LLM をより効果的に使えます。

## key advanced techniques

```text
✓ FEW-SHOT → prompt に input/output examples を入れる → model が pattern に従う
  (specific formats/behaviors に有効)。ZERO-SHOT = examples なし
✓ CHAIN-OF-THOUGHT (CoT) → step by step に REASON させる
  → complex reasoning/math で改善することがある
✓ STRUCTURED OUTPUT → JSON など specific format を要求 → app integration で parse しやすい
✓ SYSTEM PROMPTS → overall behavior/role/rules を設定
✓ ROLE/persona → 'You are an expert X' で response を frame
```

## more techniques

```text
✓ DECOMPOSITION → complex task を smaller prompts/steps に分解 (prompt chaining)
✓ SELF-CONSISTENCY → multiple answers を生成し majority を取る
✓ CONTEXT/data を prompt に入れる (grounding); RAG
✓ CONSTRAINTS → what to do と NOT do、format/length/tone を指定
✓ ITERATE and refine; prompts を systematically test する
```

## なぜ重要なのか

advanced prompting は、LLM output の reliability、format consistency、reasoning quality を上げる実用的な toolkit です。few-shot は pattern を示し、structured output は application integration を容易にし、decomposition は大きな task を扱いやすくします。complex task で LLM を使う developer にとって重要な skill です。