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RAGにおけるChain-of-Thought（思考の連鎖）を誘発するプロンプト設計の自動化

RAGにおけるChain-of-Thought（思考の連鎖）を誘発するプロンプト設計の自動化とは、外部知識に基づいて応答を生成するRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムにおいて、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を向上させるため、思考の連鎖（Chain-of-Thought; CoT）を効果的に引き出すプロンプトを、手動ではなく自動的に生成し最適化する技術やアプローチを指します。これにより、LLMは複雑な問いに対し、人間のように段階的な思考プロセスを経て回答を導き出すことが可能となり、応答の精度と信頼性が飛躍的に向上します。本技術は、RAGシステムにおけるプロンプトの設計と運用を効率化する『RAGでのプロンプト管理』の重要な要素の一つです。

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RAGにおけるChain-of-Thought（思考の連鎖）を誘発するプロンプト設計の自動化とは

RAGにおけるChain-of-Thought（思考の連鎖）を誘発するプロンプト設計の自動化とは、外部知識に基づいて応答を生成するRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムにおいて、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を向上させるため、思考の連鎖（Chain-of-Thought; CoT）を効果的に引き出すプロンプトを、手動ではなく自動的に生成し最適化する技術やアプローチを指します。これにより、LLMは複雑な問いに対し、人間のように段階的な思考プロセスを経て回答を導き出すことが可能となり、応答の精度と信頼性が飛躍的に向上します。本技術は、RAGシステムにおけるプロンプトの設計と運用を効率化する『RAGでのプロンプト管理』の重要な要素の一つです。

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テーマ RAG（検索拡張生成）構築 社内データとLLMを連携させる最重要技術 クラスター RAGでのプロンプト管理 RAG構築で重要な、プロンプト管理の最適化手法

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