データが欠けている場合
CoddyのAI Promptsジャーニー「プロンプトのテクニック」セクションの一部。レッスン 13/24。
抽出プロンプトでは、テキストにまったく含まれていない情報を求めることがよくあります。すると、小さなモデルは何らかの形でその不足を補います。空文字列、プレースホルダー、あるいはさらに悪いことに、値を捏造します。JSONを読み取るプログラムには、それらと実際のデータを見分けることができません。
Extract the hotel name, city and nightly price from this review: "Loved our stay at Hotel Mira, great breakfast!" Return only a JSON object with the keys "hotel", "city" and "price".{"hotel": "Hotel Mira", "city": "", "price": ""}
「レビューに記載されていない項目には null を使用してください」という文を1つ追加すると、同じプロンプトは {"hotel": "Hotel Mira", "city": null, "price": null} を返します。JSON では、null は値がないことを意味します。コードはそれを確認して顧客に尋ねることができ、空の都市名や作り上げた価格を保存せずに済みます。
チャレンジ
中級チャットには、抽出に失敗した例がすでに表示されています。メッセージには価格が記載されていないのに、AIが価格を捏造しました。追加の質問を1回して、不足している価格を適切に処理したJSONをもう一度出力させてください。
AIの応答は次の条件を満たす必要があります。
- product、color、priceを含むJSONオブジェクトである
- priceをnullにする
腕試しこのレッスンには短いクイズがあります。レッスンを始めて解答し、進捗を記録しましょう。