生成AIのプロンプトエンジニアリング : 信頼できる生成AIの出力を得るための普遍的な入力の原則
JamesPhoenix, MikeTaylor, 田村広平, 大野真一朗, 砂長谷健, 土井健, ほか / オーム社
生成AIのプロンプトエンジニアリング : 信頼できる生成AIの出力を得るための普遍的な入力の原則(JamesPhoenix, MikeTaylor, 田村広平, 大野真一朗, 砂長谷健, 土井健, ほか)の評価まとめ。 技術コミュニティでの言及数 2 件、関連記事 2 件を収集。 生成AI・AIエージェント分野 — LLM・RAG・AIエージェントを実装したいエンジニア向け。
カテゴリ: 生成AI・AIエージェント / プラットフォーム: zenn, qiita / 言及数: 2 / 関連記事: 2
関連記事
同じ「生成AI・AIエージェント」カテゴリの書籍
- 大規模言語モデル入門 = Introduction to Large Language Models — 山田 育矢, 鈴木 正敏ソフトウェアエンジニア, 山田 康輔, 李 凌寒
- LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント〈実践〉入門 — 西見 公宏, 吉田 真吾, 大嶋 勇樹
- Amazon Bedrock AgentCore 実践入門 : Strands Agentsで構築するAIエージェント [AWS深掘りガイド] — 御田稔, 森田和明, 熊田寛
- 大規模言語モデル入門Ⅱ〜生成型LLMの実装と評価 — 山田育矢, 鈴木正敏, 西川荘介, 藤井一喜, 山田康輔, 李凌寒
- つくりながら学ぶ!生成AIアプリ&エージェント開発入門 — ML_Bear
- ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築[実践]入門 — 吉田真吾/著, 大嶋勇樹/著