内容紹介：モデルが進化しても通用する普遍的アプローチが身につく！生成ＡＩの活用が進む中で注目される、プロンプトエンジニアリングの包括的な解説書。ＧＰＴ－３以降の知見をもとに、ＬＬＭや画像生成モデルに共通する原則と実践手法を体系化しています。基本原則の解説はもとより、ハルシネーション対策や出力の安定化、評価の視点など、現場で役立つ実践的な内容を多数収録。生成ＡＩのツール群を使いこなす際に押さえるべき知識を網羅的に扱っています。モデルが進化しても通用する普遍的アプローチが身につく、エンジニア必携の一冊。
生成ＡＩの活用が進む中で注目される、プロンプトエンジニアリングの包括的な解説書。精度が高く望ましい出力を生成ＡＩから引き出すためにどうすべきか、ＧＰＴ‐３以降の知見をもとに、ＬＬＭや画像生成モデルに共通する原則と実践手法を体系化しています。原則の解説はもとより、ハルシネーション対策や出力の安定化、評価の視点など、現場で役立つ実践的な内容を多数収録。生成ＡＩのツール群を使いこなす際に押さえるべき知識を広くカバーしています。Ｊｕｐｙｔｅｒ　ＮｏｔｅｂｏｏｋやＧｏｏｇｌｅ　Ｃｏｌａｂ上で実際にサンプルコードを動かしながら学び進めることができ、最終章では、それまで学んだ知識をもとに実際に生成ＡＩを活用したアプリケーションを構築します。
もくじ情報：１章　プロンプトの５つの原則；２章　テキスト生成のための大規模言語モデル入門；３章　ＬＬＭによるテキスト生成の標準的な手法；４章　ＬａｎｇＣｈａｉｎを用いた高度なテキスト生成手法；５章　ＦａｉｓｓとＰｉｎｅｃｏｎｅによるベクトルデータベース；６章　ツールとメモリーを使う自律エージェント；７章　画像生成のための拡散モデル入門；８章　Ｍｉｄｊｏｕｒｎｅｙによる画像生成の標準的な手法；９章　Ｓｔａｂｌｅ　Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎを用いた高度な画像生成手法；１０章　ＡＩを活用したアプリケーションの構築

フェニックス，ジェームス(フェニックス，ジェームス)
マーケティングチーム向けに信頼性の高いデータパイプラインを構築し、何千もの反復タスクを自動化している。Ｇｅｎｅｒａｌ　Ａｓｓｅｍｂｌｙで６０以上（原著の出版時点）のデータサイエンスブートキャンプを教え、ＵｄｅｍｙコースとＶｅｘｐｏｗｅｒでＭｉｋｅと提携している