Llmのプロンプトエンジニアリング Github Copilotを生んだ開発者が教える生成aiアプリケーション開発

GitHub Copilotを実装した著者がLLMとプロンプトエンジニアリングの仕組みを解説！
LLMのポテンシャルを最大限に引き出し、期待通りの精度の高いアウトプットを引き出すためには、LLMの能力や特性を正しく評価、把握し、綿密な設計に基づいたプロンプトを組み立てることが必要です。本書では、まずLLMを理解することから始め、その上で、プロンプトにはどんなことを組み込み、どのような構造にすべきか、本来の意味での「プロンプトエンジニアリング」を行う方法を説明しています。著者たちはGitHub Copilotの開発者であり、その実装過程で得られた貴重な知見や、評価手法、設計上の判断など、通常は表に出てこない開発の裏側も詳しく解説されています。AIアプリケーション開発の実際を知りたい開発者はもちろん、生成AIの可能性と限界を理解したいユーザーにとっても、示唆に富む内容となっています。

【著者紹介】
服部佑樹 : マイクロソフトでＡｚｕｒｅのソリューションアーキテクトとしてクラウドとＤｅｖＯｐｓの推進に従事したのち、現在はＧｉｔＨｕｂのシニアアーキテクトとして、ＧｉｔＨｕｂ　Ｃｏｐｉｌｏｔの日本国内での普及を牽引。ＩｎｎｅｒＳｏｕｒｃｅ　Ｃｏｍｍｏｎｓ財団のプレジデントを務め、オープンソース文化およびプラクティスの企業内導入の世界的な発展に貢献している。情報処理推進機構（ＩＰＡ）においてオープンソース推進の専門委員を務める

佐藤直生 : 日本オラクル株式会社における、Ｊａｖａ　ＥＥアプリケーションサーバやミドルウェアのソフトウェアエンジニア／テクノロジーエバンジェリストとしての経験を経て、現在はＭｉｃｒｏｓｏｆｔ　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎで、パブリッククラウドプラットフォーム「Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ　Ａｚｕｒｅ」のプリンシパルソフトウェアエンジニアとして活動

John Berryman : ジョン・ベリーマン。ＬＬＭアプリケーション開発を専門とするＡｒｃｔｕｒｕｓ　Ｌａｂｓの創設者兼主任コンサルタント。その専門性で、企業が高度なＡＩテクノロジーの能力を活用できるように支援する。ＧｉｔＨｕｂ　Ｃｏｐｉｌｏｔの初期のエンジニアとして、補完機能とチャット機能の開発に貢献。ＡＩ支援コーディングツールの最前線で活躍する。Ｃｏｐｉｌｏｔに関わる前は、米国特許庁の次世代検索システムの開発の支援、Ｅｖｅｎｔｂｒｉｔｅの検索と推薦システムの構築、ＧｉｔＨｕｂのコード検索インフラストラクチャへの貢献など検索エンジニアとして多様なキャリアを築く

Albert・Ziegler : アルバート・ジーグラー。ＬＬＭアプリケーションが主流となるずっと以前からＡＩ駆動システムを設計している。ＧｉｔＨｕｂ　Ｃｏｐｉｌｏｔの創設エンジニアとして、そのプロンプトエンジニアリングシステムを設計し、ＡＩ搭載ツールと「Ｃｏｐｉｌｏｔ」アプリケーションの波にインスピレーションを与え、開発者支援とＬＬＭアプリケーションの未来の形成に貢献した。現在はＡＩサイバーセキュリティ企業、ＸＢＯＷのＡＩ責任者として、ＡＩ技術の限界を広げ続けている。ＸＢＯＷでは大規模言語モデルと鼓先端のセキュリティアプリケーションを融合させ、明日のデジタル世界の安全を確保する取り組みを主導している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）