プロンプトエンリッチメント

プロンプトエンリッチメントは、AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）に送信される前に、ユーザーの最初のプロンプトに関連するコンテキストまたは情報をプログラムで自動的に追加するプロセスです。目標は、単純または曖昧なユーザーのクエリを、詳細で具体的で、コンテキストを認識した指示に変換することです。この前処理ステップは、AIモデル自体を変更することなく、AIモデルがユーザーの意図をよりよく理解するのに役立ち、より正確で、パーソナライズされた、有用な応答につながります。

プロンプトエンリッチメントの仕組み

プロンプトエンリッチメントは、インテリジェントなミドルウェア層として機能します。ユーザーがクエリを送信すると、自動化されたシステムがそれを傍受します。次に、このシステムは、ユーザープロファイル、会話履歴、セッションデータ（デバイスタイプや場所など）、または外部データベースなど、さまざまなソースからコンテキストデータを収集します。次に、この情報を元のプロンプトに動的に挿入します。ユーザーのクエリと追加されたコンテキストの両方を含む結果の「エンリッチされた」プロンプトが、最終的に処理のためにLLMに渡されます。これにより、モデルの複雑な自然言語理解（NLU）タスクを実行する能力が向上します。

実際のアプリケーション

1. パーソナライズされたカスタマーサポート: ユーザーがeコマースのチャットボットと対話し、「私の荷物はどこにありますか？」と入力します。プロンプトエンリッチメントシステムは、ユーザーのアカウント詳細と最新の注文番号をCRMデータベースから自動的に取得できます。モデルに送信されるプロンプトは、「顧客ID 98765が最新の注文#ABC-12345のステータスについて問い合わせています。ユーザーの元のクエリ：「私の荷物はどこにありますか？」」となります。これにより、AI駆動のカスタマーサービスエージェントは、明確化情報を求める代わりに、即座に特定の最新情報を提供できます。
2. よりスマートなコンテンツレコメンデーション: ストリーミングサービスのユーザーが「映画を勧めて」と言うとします。これは、適切なレコメンデーションを行うには曖昧すぎます。エンリッチメントプロセスは、ユーザーの視聴履歴、明示的なジャンルの好み、時刻などのデータでこのプロンプトを補強できます。最終的なプロンプトは、「ユーザーは最近、SFスリラーと歴史ドラマを楽しんでいます。今日は土曜日の夜です。これらの基準に合う映画を勧めてください」のようになる可能性があります。これにより、レコメンデーションシステムからのより適切な提案につながり、パーソナライゼーションを通じてユーザーエクスペリエンスが向上します。

プロンプトエンリッチメントと関連概念

プロンプトエンリッチメントを類似の用語と区別することが重要です。

• プロンプトエンジニアリング: これは、効果的なプロンプトを設計するための幅広い分野です。プロンプトエンリッチメントは、プロンプトエンジニアリング内の特定の自動化された手法であり、ユーザーの入力に動的なコンテキストを追加することに焦点を当てています。
• Retrieval-Augmented Generation（RAG）：RAGは、強力で特定用途向けのプロンプト拡張の一種です。外部の知識ベースから事実情報を検索し、モデルの出力を根拠付け、ハルシネーションを防ぐことに特化しています。RAGは拡張の一形態ですが、拡張は、静的な知識ベースの一部ではないユーザーセッションデータのような、他のコンテキストソースも利用できます。
• プロンプトチェイニング: この手法は、タスクを複数の相互接続されたプロンプトのシーケンスに分割し、あるプロンプトの出力が次のプロンプトに供給されます。対照的に、エンリッチメントは、処理される前に単一のプロンプトを変更します。プロンプトエンリッチメントステップは、多くの場合、最初のステップとして、より大きなチェーンの一部にすることができます。Chain-of-Thought (CoT)プロンプティングなどの他の手法は、単一のインタラクション内での推論を改善することに焦点を当てています。
• プロンプトチューニング: これは、モデルのトレーニング方法です。パラメータ効率的なファインチューニング（PEFT）手法として、新しいパラメータの小さなセットをトレーニングすることにより、モデルの動作を適応させます。プロンプトエンリッチメントは、入力クエリを操作し、モデルの重みを変更しない推論時の手法です。

自然言語処理（NLP）で最も一般的ですが、その中心的なアイデアは機械学習全体に適用できます。コンピュータビジョンでは、同様の概念として、Ultralytics YOLO11のようなモデルの物体検出タスクのパフォーマンスを向上させるために、画像にメタデータ（例：場所、時間）を追加することが考えられます。Ultralytics HUBのようなMLOpsプラットフォームは、堅牢なモデルのデプロイに必要なインフラストラクチャを提供し、エンリッチメントとLangChainまたはLlamaIndexのようなフレームワークを使用した高度な入力パイプラインを実装できます。