ナレッジ生成用プロンプト
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開始行:
「[[Open棟梁 wiki>https://opentouryo.osscons.jp]]」は、「...
-[[戻る>FrontPage]]
--[[設計のポイント]]
--[[PMのポイント]]
--ナレッジ生成用プロンプト
*目次 [#h8399e37]
#contents
*概要 [#e32a91c8]
**生成AIを使用してドメイン・ナレッジを生成したい。 [#ndfc...
元々、Wikiのリバースでドメイン・ナレッジを生成しようとし...
**基本的な専門知識は生成AIが保有しているから... [#r9f042ad]
-一般知識からフォワード（情報の比率や重みをドメイン・コン...
-（AIが保有していない知識は、組織内の独自情報（ルールなど...
-このドメイン・コンテキストで「細分化された[[ドメインに適...
>※ ドメイン・コンテキストと言う造語は「生成AIが保有してい...
-必要に応じ、ドメイン独自のルール（定義）を加え、完全に[[...
>※ [[この仮説は、Wikiのナレッジから（先ずは）手動で生成さ...
***暗黙知に付いての定義 [#qb34792a]
-AI（言語モデル）自体が暗黙知の一例を説明できるのはコーパ...
-暗黙知は本質的に形式知化が不可能な部分もあるが（例：直感...
-形式知化できないというよりも（、部分的に）、形式知化され...
-コレには、言語化し難いという側面に加えデータ化されていな...
-特に、データ化がコスパ観点やモチベーション観点の側面から...
--コスパ観点：形式知化がコスパ的に合わない
--モチベーション観点：形式知化がデメリットになるなどで動...
-ソレ以外に、非言語的、組織文化、認知の壁、状況依存性など...
--非言語的：感覚や身体動作など、言語では捉え難く、データ...
--組織文化：経験を形式知として残すことの価値の認識がない...
--認知の壁：「自分のやってることが特別だ」との価値の認識...
--状況依存性：文脈依存で場合分けが多く、一般化・共有が難...
***ドメインに適合させるイメージ [#kcc6ed6e]
|#ref(ChatGPT_Image_20250409_1.gif,left,nowrap,集合,30%)|...
|CENTER:イメージA|CENTER:イメージB|
結構、良い絵が出たのでプロンプトをメモ
以下のような言語モデル生成AIの画像イメージを生成してくだ...
・情報が空間（2次元散布図）上に散らばっているものとしま...
・プロンプトで2次元の集合から情報を抽出します。
・プロンプトを追加する事で2次元の集合に次元を追加し3次元...
・集合からの情報抽出イメージは１つのプロットではなく複数...
・3次元の図については立体感を出してください。
※ 左右の図を関連付ける線と丸は、ペイント・ソフトを使用し...
**生成AIで出来ることと出来ないこと [#h81cf3ea]
***出来ること [#wb5dbf37]
そもそもナレッジ生成は（ナレッジのリサーチとは）ドメイン...
-ドメイン知識がある場合のナレッジ生成（ナレッジのリサーチ...
ドメインに適合した（既知の）情報のセットを取得するための...
--既知問題~
コーパスで学習しているハズなので、ソレを取り出すプロンプ...
--未知問題~
コーパスで学習していないので、情報を組み合わせたり、傾向...
---ドメイン知識の補完・拡張
---探索的質問（未知の問題を洗い出す発見的手法）
---先行研究の穴（空白や未着手領域）分析
---異分野のアイディアの組合せ
---批判的検討の補助（反証やリスク分析）
---プロトタイプ的調査・検証
---例えば「未来予測」は上記の組合せからなる~
・傾向から誘導：質問 → 回答 → 回答の傾向を踏まえた質問 → ...
・分岐シナリオ生成、兆しの抽出、アブダクション的推論、ナ...
-ドメイン知識のない場合~
ドメインに適合した（既知の）情報のセットを取得するための...
--情報収集レベルのナレッジ生成（ナレッジのリサーチ）は可能
--それ以上のナレッジ生成（ナレッジのリサーチ）は[[出来な...
--特に専門外とのコラボレーションによって価値が生まれるケ...
***出来ないこと [#fbce5286]
-「情報の網羅性の欠如」と「フォーカスポイントの欠如」
--「平均的な知識」や「よく知られたトピック」に偏る
--膨大な文書から学習しているため、形式化された構造（テン...
--内容の意味的な重みや本質的な論点を見極める力は人間ほど...
--従って、重要な視点や最新の情報の項目が抜け落ちる可能性...
--また、重要なハイレベル課題にリーチしない（プロンプトで...
-...AIを使用し「零」ベースでドメイン知識を得るのは非効率。
*詳細 [#kaa4fbbf]
**ドメイン・ナレッジ生成ステップ [#gd7fab87]
***1. 一般知識から基礎ドメイン知識への変換 [#m35e4e9c]
-用語の適合
-概念の再構築：ドメイン文脈で一般知識を解釈し直す
-事例の選定：実例を使い一般知識をカスタマイズ
***2. 重み付けと情報の比率調整 [#kec5dc5c]
より高度な専門知識に適応させる。
-関連度に応じた重み付け
-コンテキスト取得元データソースの選択
-ICLによる専門性の向上
※ ココでは主に「[["体系的"ドメイン・コンテキスト>#ae6900a...
※ ココでの「体系的と」は目的に適合するように「階層化され...
***3. ドメイン独自ルール（定義）を適用 [#b2ce2b05]
-論理ルール（当該ドメインにおける原則）の適用
-ドメイン用語集や独自フレームワークの導入
-ドメイン強制ルールの適用
***4. 最適化とフィードバックループ [#y757c2c6]
-人間による評価（RLHF）
-プロンプトエンジニアリング
-（ファインチューニング）
**体系的ドメイン・コンテキストの作成方法 [#ae6900ac]
[[リバース>#i1f0ad91]]、[[フォワード>#y0923734]]の手法が...
フォワードでは、必要な情報が含まれなかったり、情報の比率...
***フォワード [#y0923734]
-体系的ドメイン・コンテキストのフォワード自動生成
AAAAにおけるBBBBについての重要な項目を2-3層の目次レベル...
-CCCCにフォーカスして詳細化
CCCCにフォーカスしてさらに詳細化して下さい。
-DDDD界隈のドメインに特化させる
更に界隈の常識に特化させ、且つ、以下のトピックを追加して...
- ...上段で不足していたトピックのリストを渡す...
***リバース [#i1f0ad91]
-ソースを体系的ドメイン・コンテキストを生成するためのノウ...
-リバースでの体系的ドメイン・コンテキストは手動（従来通り...
--手動作成：従来通り（例：[[性能問題のポイント>https://te...
--自動生成：リーフページから生成
---プロンプトの例
「以下はノウハウ集のリーフページのXXXXを要約したものです。
ココから、このドメインのXXXXに関する重要項目を2-3層の目...
---ただし、生成AIは、以下の点で問題があると言われているの...
・与えられた情報を文章として整えることは得意だが、知識の...
・大量のリーフページ情報を一度に扱うことができないため階...
・一貫した論理構造を維持するのが苦手なため、同じドメイン...
・（一応、この文脈で、グラフ技術が活用できる旨があったが...
---また、リーフページから抽出した情報が適切でない場合、誤...
・検索されたチャンクが質問の意図とズレていた場合、言語モ...
・取得されたチャンクが古い情報や誤った記述だった場合、そ...
・関連度が低い情報（ノイズ）が多数混入すると、本当に重要...
*参考 [#h7100b45]
**OSSコンソーシアム [#ie4b551e]
***学びをサポートするAI活用のAS-ISとTO-BE [#f9559575]
https://1drv.ms/p/s!Amfs5caPP9r5kAxog0vFyvOF_zsi
***リサーチをサポートするAI活用のAS-ISとTO-BE [#l1547cca]
https://1drv.ms/p/s!Amfs5caPP9r5kB29-FBGDhVDl0RR
**Xナレッジ生成用プロンプト [#d0a53ec2]
***[[性能に関するナレッジ生成用プロンプト]] [#sabc4f84]
***[[移行に関するナレッジ生成用プロンプト]] [#kb86d52f]
***[[PMに関するナレッジ生成用プロンプト]] [#sb081826]
終了行:
「[[Open棟梁 wiki>https://opentouryo.osscons.jp]]」は、「...
-[[戻る>FrontPage]]
--[[設計のポイント]]
--[[PMのポイント]]
--ナレッジ生成用プロンプト
*目次 [#h8399e37]
#contents
*概要 [#e32a91c8]
**生成AIを使用してドメイン・ナレッジを生成したい。 [#ndfc...
元々、Wikiのリバースでドメイン・ナレッジを生成しようとし...
**基本的な専門知識は生成AIが保有しているから... [#r9f042ad]
-一般知識からフォワード（情報の比率や重みをドメイン・コン...
-（AIが保有していない知識は、組織内の独自情報（ルールなど...
-このドメイン・コンテキストで「細分化された[[ドメインに適...
>※ ドメイン・コンテキストと言う造語は「生成AIが保有してい...
-必要に応じ、ドメイン独自のルール（定義）を加え、完全に[[...
>※ [[この仮説は、Wikiのナレッジから（先ずは）手動で生成さ...
***暗黙知に付いての定義 [#qb34792a]
-AI（言語モデル）自体が暗黙知の一例を説明できるのはコーパ...
-暗黙知は本質的に形式知化が不可能な部分もあるが（例：直感...
-形式知化できないというよりも（、部分的に）、形式知化され...
-コレには、言語化し難いという側面に加えデータ化されていな...
-特に、データ化がコスパ観点やモチベーション観点の側面から...
--コスパ観点：形式知化がコスパ的に合わない
--モチベーション観点：形式知化がデメリットになるなどで動...
-ソレ以外に、非言語的、組織文化、認知の壁、状況依存性など...
--非言語的：感覚や身体動作など、言語では捉え難く、データ...
--組織文化：経験を形式知として残すことの価値の認識がない...
--認知の壁：「自分のやってることが特別だ」との価値の認識...
--状況依存性：文脈依存で場合分けが多く、一般化・共有が難...
***ドメインに適合させるイメージ [#kcc6ed6e]
|#ref(ChatGPT_Image_20250409_1.gif,left,nowrap,集合,30%)|...
|CENTER:イメージA|CENTER:イメージB|
結構、良い絵が出たのでプロンプトをメモ
以下のような言語モデル生成AIの画像イメージを生成してくだ...
・情報が空間（2次元散布図）上に散らばっているものとしま...
・プロンプトで2次元の集合から情報を抽出します。
・プロンプトを追加する事で2次元の集合に次元を追加し3次元...
・集合からの情報抽出イメージは１つのプロットではなく複数...
・3次元の図については立体感を出してください。
※ 左右の図を関連付ける線と丸は、ペイント・ソフトを使用し...
**生成AIで出来ることと出来ないこと [#h81cf3ea]
***出来ること [#wb5dbf37]
そもそもナレッジ生成は（ナレッジのリサーチとは）ドメイン...
-ドメイン知識がある場合のナレッジ生成（ナレッジのリサーチ...
ドメインに適合した（既知の）情報のセットを取得するための...
--既知問題~
コーパスで学習しているハズなので、ソレを取り出すプロンプ...
--未知問題~
コーパスで学習していないので、情報を組み合わせたり、傾向...
---ドメイン知識の補完・拡張
---探索的質問（未知の問題を洗い出す発見的手法）
---先行研究の穴（空白や未着手領域）分析
---異分野のアイディアの組合せ
---批判的検討の補助（反証やリスク分析）
---プロトタイプ的調査・検証
---例えば「未来予測」は上記の組合せからなる~
・傾向から誘導：質問 → 回答 → 回答の傾向を踏まえた質問 → ...
・分岐シナリオ生成、兆しの抽出、アブダクション的推論、ナ...
-ドメイン知識のない場合~
ドメインに適合した（既知の）情報のセットを取得するための...
--情報収集レベルのナレッジ生成（ナレッジのリサーチ）は可能
--それ以上のナレッジ生成（ナレッジのリサーチ）は[[出来な...
--特に専門外とのコラボレーションによって価値が生まれるケ...
***出来ないこと [#fbce5286]
-「情報の網羅性の欠如」と「フォーカスポイントの欠如」
--「平均的な知識」や「よく知られたトピック」に偏る
--膨大な文書から学習しているため、形式化された構造（テン...
--内容の意味的な重みや本質的な論点を見極める力は人間ほど...
--従って、重要な視点や最新の情報の項目が抜け落ちる可能性...
--また、重要なハイレベル課題にリーチしない（プロンプトで...
-...AIを使用し「零」ベースでドメイン知識を得るのは非効率。
*詳細 [#kaa4fbbf]
**ドメイン・ナレッジ生成ステップ [#gd7fab87]
***1. 一般知識から基礎ドメイン知識への変換 [#m35e4e9c]
-用語の適合
-概念の再構築：ドメイン文脈で一般知識を解釈し直す
-事例の選定：実例を使い一般知識をカスタマイズ
***2. 重み付けと情報の比率調整 [#kec5dc5c]
より高度な専門知識に適応させる。
-関連度に応じた重み付け
-コンテキスト取得元データソースの選択
-ICLによる専門性の向上
※ ココでは主に「[["体系的"ドメイン・コンテキスト>#ae6900a...
※ ココでの「体系的と」は目的に適合するように「階層化され...
***3. ドメイン独自ルール（定義）を適用 [#b2ce2b05]
-論理ルール（当該ドメインにおける原則）の適用
-ドメイン用語集や独自フレームワークの導入
-ドメイン強制ルールの適用
***4. 最適化とフィードバックループ [#y757c2c6]
-人間による評価（RLHF）
-プロンプトエンジニアリング
-（ファインチューニング）
**体系的ドメイン・コンテキストの作成方法 [#ae6900ac]
[[リバース>#i1f0ad91]]、[[フォワード>#y0923734]]の手法が...
フォワードでは、必要な情報が含まれなかったり、情報の比率...
***フォワード [#y0923734]
-体系的ドメイン・コンテキストのフォワード自動生成
AAAAにおけるBBBBについての重要な項目を2-3層の目次レベル...
-CCCCにフォーカスして詳細化
CCCCにフォーカスしてさらに詳細化して下さい。
-DDDD界隈のドメインに特化させる
更に界隈の常識に特化させ、且つ、以下のトピックを追加して...
- ...上段で不足していたトピックのリストを渡す...
***リバース [#i1f0ad91]
-ソースを体系的ドメイン・コンテキストを生成するためのノウ...
-リバースでの体系的ドメイン・コンテキストは手動（従来通り...
--手動作成：従来通り（例：[[性能問題のポイント>https://te...
--自動生成：リーフページから生成
---プロンプトの例
「以下はノウハウ集のリーフページのXXXXを要約したものです。
ココから、このドメインのXXXXに関する重要項目を2-3層の目...
---ただし、生成AIは、以下の点で問題があると言われているの...
・与えられた情報を文章として整えることは得意だが、知識の...
・大量のリーフページ情報を一度に扱うことができないため階...
・一貫した論理構造を維持するのが苦手なため、同じドメイン...
・（一応、この文脈で、グラフ技術が活用できる旨があったが...
---また、リーフページから抽出した情報が適切でない場合、誤...
・検索されたチャンクが質問の意図とズレていた場合、言語モ...
・取得されたチャンクが古い情報や誤った記述だった場合、そ...
・関連度が低い情報（ノイズ）が多数混入すると、本当に重要...
*参考 [#h7100b45]
**OSSコンソーシアム [#ie4b551e]
***学びをサポートするAI活用のAS-ISとTO-BE [#f9559575]
https://1drv.ms/p/s!Amfs5caPP9r5kAxog0vFyvOF_zsi
***リサーチをサポートするAI活用のAS-ISとTO-BE [#l1547cca]
https://1drv.ms/p/s!Amfs5caPP9r5kB29-FBGDhVDl0RR
**Xナレッジ生成用プロンプト [#d0a53ec2]
***[[性能に関するナレッジ生成用プロンプト]] [#sabc4f84]
***[[移行に関するナレッジ生成用プロンプト]] [#kb86d52f]
***[[PMに関するナレッジ生成用プロンプト]] [#sb081826]
ページ名:
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