演習 - 独自のプロンプトを記述する

10 分

この演習では、大規模言語モデル (LLM) にフランス語の役立つフレーズのリストを提供するように求めるプロンプトを作成します。また、選択した異なる言語でコードをテストすることもできます。それでは始めましょう。

前の演習で作成した Visual Studio Code プロジェクトを開きます。

次のコードで Program.cs ファイルを更新します。

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Core;

var builder = Kernel.CreateBuilder();
builder..AddAzureOpenAIChatCompletion(
    "your-deployment-name",
    "your-endpoint",
    "your-api-key",
    "deployment-model");

var kernel = builder.Build();

string language = "French";
string prompt = @$"Create a list of helpful phrases and 
    words in ${language} a traveler would find useful.";

var result = await kernel.InvokePromptAsync(prompt);
Console.WriteLine(result);

ターミナルに「dotnet run」を入力してコードを実行します。

次の出力のような応答が表示されます。
```
1. Bonjour - Hello
2. Merci - Thank you
3. Oui - Yes
4. Non - No
5. S'il vous plaît - Please
6. Excusez-moi - Excuse me
7. Parlez-vous anglais? - Do you speak English?
8. Je ne comprends pas - I don't understand
9. Pouvez-vous m'aider? - Can you help me? 
10. Combien ça coûte? - How much does it cost?
11. Où est la gare? - Where is the train station?
```
応答は、カーネルに渡した Azure OpenAI モデルから返されます。 Semantic Kernel SDK は、大規模言語モデル (LLM) に接続し、プロンプトを実行します。このプロンプトを改善するには、より具体的な手順を追加します。

次のテキストと一致するようにプロンプトを更新します。

string prompt = @$"Create a list of helpful phrases and 
    words in ${language} a traveler would find useful.

    Group phrases by category. Display the phrases in 
    the following format: Hello - Ciao [chow]";

このプロンプトでは、応答を書式設定するための具体的な指示を LLM に与えます。新しいプロンプトを実行すると、次の出力のような、より詳細な応答が表示されます。

Restaurant Phrases:
- Water, please - De l'eau, s'il vous plaît [duh loh, seel voo pleh]
- Check, please - L'addition, s'il vous plaît [lah-di-syo(n), seel voo pleh]
- Bon appétit - Bon appétit [bohn ah-peh-teet]

Transportation Phrases:
- Where is the train station? - Où est la gare? [oo-eh lah gahr]
- How do I get to...? - Comment aller à...? [ko-mahn tah-lay ah]
- I need a taxi - J'ai besoin d'un taxi [zhay buh-zwan dunn tah-xee]

また、LLM に特定のカテゴリのフレーズを含めるように求めたり、旅行者に関する背景情報を考慮するように求めることもできます。試してみましょう。

次のテキストと一致するようにプロンプトを更新します。

string language = "French";
string history = @"I'm traveling with my kids and one of them 
    has a peanut allergy.";

string prompt = @$"Consider the traveler's background:
    ${history}

    Create a list of helpful phrases and words in 
    ${language} a traveler would find useful.

    Group phrases by category. Include common direction 
    words. Display the phrases in the following format: 
    Hello - Ciao [chow]";

これで、LLM がフレーズのリストを生成するときに、旅行者の情報を考慮できるようになりました。また、方向を示す一般的な単語を含める指示も追加しました。

出力は次の応答のようになります。

Phrases for dealing with peanut allergy:
My child has a peanut allergy - Mon enfant a une allergie aux arachides [mon on-fon ah oon ah-lair-zhee oh a-rah-sheed]
Is there a peanut-free option available? - Y a-t-il une option sans arachide? [ee ah-teel une oh-pee-syon sahn ah-rah-sheed]

Phrases for directions:
Turn left - Tournez à gauche [toor-nay ah gohsh]
Turn right - Tournez à droite [toor-nay ah dwaht]

次の演習では、応答の品質を向上させるために、LLM にペルソナを割り当てる練習をします。

重要

これまでに記述したコードは削除しないでください。次の演習で必要になります。

演習 - 独自のプロンプトを記述する

フィードバック