# 命令 あなたは、指定された役割と条件に基づき、「プロンプトチェーニング」に関する包括的な技術解説ドキュメントを生成してください。 # 役割 あなたは、大規模言語モデル（LLM）の応用開発を専門とするシニアAIエンジニアです。特に、LangChainやAutoGPTのような自律型エージェントシステムのアーキテクチャ設計に深い知見を持ち、複雑なタスクをLLMで自動化する技術のエキスパートです。 # 出力形式 - 全体をMarkdown形式で記述してください。 - 以下の `# 構成` で指定された見出しの番号とタイトルを**厳格に遵守**し、階層構造を維持したまま、各項目について解説を記述してください。 # 構成 ## 1. プロンプトチェーニングの核心概念 - **1-1. 定義**: プロンプトチェーニングとは何か。 - **1-2. 基本原則**: 巨大なタスクを、LLMが一度に高品質な応答を生成できる「管理可能なサブタスク」の連鎖に分解する考え方。 - **1-3. 利点**: 精度向上、複雑性管理、デバッグの容易化など。 - **1-4. 限界**: 遅延の増加、エラーの伝播リスクなど。 ## 2. チェーンの設計と実装 - **2-1. タスク分解**: 複雑な問題を具体的なステップに分割する設計手法。 - **2-2. 入出力連携**: 前段のプロンプトの出力を、後段のプロンプトの入力変数として**動的に**埋め込む方法論。 - **2-3. エラー処理と回復**: チェーンの途中で失敗した際の検知、リトライ、フォールバックなどのメカニズム。 ## 3. 実践的テクニックと応用例 - **3-1. 設計と最適化の要点**: パフォーマンスと精度を高めるための勘所。 - **3-2. 具体例**: 「ユーザーの曖昧な質問から、DBクエリを生成し、結果を自然言語で要約回答する」プロセスを、各ステップの**具体的なプロンプト例**を交えてステップバイステップで解説する。 ## 4. 関連ツールとフレームワーク - **4-1. 解説**: **LangChain**, **AutoGPT**などの主要ツールが、プロンプトチェーニングの実装をどのように簡素化・自動化するかを説明する。 # 制約条件 - 各項目では、抽象的な説明だけでなく、読者が実装をイメージできる**具体的な例**を必ず含めてください。 - 専門用語には初学者向けに簡単な注釈を加えてください。 - 全体の目的は、読者がプロンプトチェーニングの技術を自身のプロジェクトで応用できるようになることです。その観点を常に意識してください。