生成AIのプロンプトエンジニアリング ―信頼できる生成AIの出力を得るための普遍的な入力の原則

まえがきへの補足

対象読者について

　原著では対象読者について特に明記されていませんでしたが、翻訳作業を通じて、訳者らが読者にあると望ましいと考える知識は以下の2点です。

• Pythonのコードを読むための基礎知識
• 機械学習（特に生成AI）に関する基礎知識

　これを前提に、この書籍を読むうえで不足すると思われる説明を脚注などに補足しています。ただし、ほとんどのコードには詳しい解説があるため、Pythonのコードを読めない方や機械学習について詳しくない方でも理解できると考えます。また、エンジニアではない方でもプロンプトの改善方法など、勉強になることは多々あります。

ノートブックについての注意事項

　この書籍は、書籍の解説を実践できるJupyter Notebook形式のノートブックとともに読み進められるように構成されています。訳者らは、すべてのノートブックの動作をGoogle ColabとMac mini（M1、2022）で確認しましたが、いくつか注意すべき点があったため、ここに補足をしておきます。

• 生成AIの応答は非決定的であり、そのモデル自体も日々改良されているため、本書の解説と同じように動作しない可能性があります。その場合、プロンプトの一部やモデル（例えば、GPTのバージョン）を変えてみたり、temperatureパラメーターの値を変えてみることを検討してください。
• 例外処理が十分に実装されているわけではないため、生成AIが返すレスポンス次第でエラーになることがあります。状況によっては、リトライ処理を組み込んでみるような実装の見直しが必要かもしれません。
• ノートブックはCPUでも動作しますが、9章のノートブックはGPUを必要とします。
• ノートブックの実行時間は、環境に依存しますが、9章のノートブック以外は数秒から数分程度で、9章のノートブックも1時間を超えるようなものはありません。 ...