AIF-C01#56(fundamentals-generative-ai)
ある食料品店が、顧客が店内の商品を見つけるのを助けるチャットボットを作成したいと考えています。このチャットボットは、リアルタイムで在庫を確認し、店内の商品の場所を提示しなければなりません。 このチャットボットを構築するために、店側が使用すべきプロンプトエンジニアリング手法はどれですか？
正解：D
正解の根拠
ReAct (Reasoning and Acting) プロンプティングは、LLM が「推論ステップ」と「外部ツール/API 呼出」を交互に行いながら回答を組み立てる手法です。リアルタイム在庫確認や店内位置取得のように、最新データを外部システムから取得しながら案内するチャットボットでは Bedrock Agents や Tool Use と組合せた ReAct が適しています。
プロンプト技法の比較
| 技法 | 特徴 |
|---|---|
| ReAct | 推論+ツール呼出ループ |
| Zero-shot | 例示なしの単発指示 |
| Few-shot | 少数例示で誘導 |
| Least-to-most | 分割して段階解決 |
不正解の理由
- A: Zero-shot は外部 API 呼出機構を含まず、リアルタイム在庫照会のような動的データ取得には対応できません。
- B: Few-shot も例示によるパターン誘導が中心で、実行時に外部システムへ問合わせる仕組みは持ちません。
- C: Least-to-most は問題分割解決の技法で、ツール連携を伴うリアルタイムデータ取得は本質的役割ではありません。
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