AIF-C01#1(fundamentals-generative-ai)
複雑なタスクを小さなサブタスクに分割し、大規模言語モデル（LLM）に順次送信するテクニックはどれですか？
正解：B
正解の根拠
プロンプトチェイニング (Prompt Chaining) は、複雑なタスクを小さなサブタスクに分割し、各ステップの LLM 出力を次のプロンプトの入力として連鎖させる手法です。タスクを段階的に解決することで、長いコンテキストや複雑な推論を必要とする処理を扱いやすくなります。Bedrock や SageMaker JumpStart の LLM で実装でき、Bedrock Flow や Step Functions と組み合わせるとオーケストレーションも可能です。
主要プロンプト技法の比較
| 技法 | 特徴 |
|---|---|
| Prompt Chaining | タスクを連鎖的に分割実行 |
| One-shot | 1 つの例を提示 |
| Tree of Thoughts | 分岐を探索する推論手法 |
| RAG | 外部知識を検索して回答 |
不正解の理由
- A: One-shot Prompting は単一の例示を含めて 1 回の推論で完結する手法で、タスクを連続的に分割する仕組みではありません。
- C: Tree of Thoughts は推論の分岐を探索する別の高度技法であり、サブタスクへの逐次的分割を主目的とするものではありません。
- D: RAG はベクトル検索で外部知識を取得し回答に含める手法で、タスク分割とは設計目的が異なります。
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