目的

現状のプロンプトエンジニアリングの備忘録的なメモ。

早見表

手法	内容	例	適用事例
Zero-shot	単なる質問	1+1は？
Few-shot	例を挙げて質問	1+1は2です。1+2は？
Chain-of-Thought (CoT)	質問と考え方と答えの例を挙げて質問、"Let's think step by step"で思考の過程を促す
Automatic Prompt Engineer (APE)	CoTの派生、 "Let's think step by step"のような言葉を自動で探す。
Self-Consistency	CoTの派生、複数のCoTを使ってよいものをとる。
Generated Knowledge	Few-shotの派生、質問に対する例ではなく、知識や法則を挙げて質問		LangChainのCSV AgentでCSVのヘッダーを質問文に組み込む
Tree of Thoughts (ToT)	問題解決のための次のステップの生成とその実行		BabyAGIのTask Creation Agent
Retrieval Augmented Generation (RAG)	予め複数の知識を埋め込みベクタにしておき、質問された文から近い埋め込みベクタを探してきて、その文章と合わせて質問に回答する。		BabyAGIのContext Agent
ReAct	質問に対するタスクの実行に外部サービスを利用		LangChainのCSV AgentやBabyAGIのExecution Agent
Automatic Reasoning and Tool-use (ART)	ReActの派生
Multimodal CoT	画像を含めて質問（画像と質問文の埋め込みベクタを足すしてなんとかする）

早見表からの主観的なまとめ？