LLMアプリ開発を制覇!安定したプロンプトエンジニアリングの秘訣product#prompt engineering📝 Blog|分析: 2026年2月11日 13:15•公開: 2026年2月11日 13:08•1分で読める•Qiita AI分析この記事では、信頼性の高い実用的な大規模言語モデル (LLM) アプリケーションを構築するための、効果的なプロンプト設計に関する重要な戦略を強調しています。 構造化されたプロンプト、明確に定義されたルール、およびLLMの「ハルシネーション (幻覚)」を軽減する方法を強調しており、単なるデモを超えたアプリケーションへの道を開いています。重要ポイント•プロンプト作成時には、一貫性や監査可能性などの設計面を優先する。•プロンプトを、タスクの説明、指示/データ、ルールの3つの主要コンポーネントに構造化する。•LLMの応答における「ハルシネーション (幻覚)」を減らすための戦略を実装する。引用・出典原文を見る"「動くデモ」から「運用できる仕組み」にするためには、プロンプトを「会話のノリ」ではなく「仕様」として設計することがポイントになります。"QQiita AI2026年2月11日 13:08* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事GitGuardian Secures $50M to Fortify Nonhuman Identity and AI Agent Security新しい記事Former GitHub CEO Launches Open Source AI Development Platform, Entire CLI関連分析productSnowflake の AI 搭載セマンティックビュー:数分で意味のあるデータインサイト!2026年2月11日 09:45productSnowflake AIインテリジェンス:洞察を実用的なビジネス成果へと変革2026年2月11日 08:45productGitHubの元CEOが「Entire」をローンチ:開発者向けの革新的なオープンソースAIプラットフォーム2026年2月11日 08:30原文: Qiita AI