PromptEngineering

Latent SpaceによるShunyu Yaoへのinterviewを基に、ReAct、Reflexion、Tree of Thoughts、memory、benchmark、ACI、Agent UXを整理し、AI agentを実用化する際のツール、環境、評価、interface設計の重要性をまとめます。

hidden stateとtokenの間にある帯域幅の隔たりから、Chain of Thought、promptの長さ、few-shot、性格のdrift、幻覚などのLLMエンジニアリング現象を一つの枠組みで説明します。

交差エントロピー、Perplexity、Temperature、条件付きエントロピー、hallucination 検出、Prompt の制約を一本の流れとして整理し、エントロピーが LLM の学習・推論・プロダクト設計を理解する共通言語になる理由を説明します。RAG とエンジニアリングガバナンスにおける実用的な価値も扱います。

AI アプリケーションエンジニア向けの Prompt Engineering 長編ガイド。基礎原則、コンテキスト設計、タスクチェーン、インジェクション防御、Agent のプロンプト設計、評価駆動開発を扱う。

LLM Chain-of-Thought（CoT）とは何か、prompt engineeringによってLLMのChain-of-Thought（CoT）を引き出す方法を理解します。

プロンプトエンジニアリングは、思っているほど単純ではないかもしれません。

LLMのPrompt Injectionとは何か、そして基本的な防御策を理解します。