Prompt Engineeringは、LLMから望む出力を得るために、指示文（プロンプト）の構成・言葉選び・構造を設計する技術・手法です。モデル自体を再学習・変更することなく、入力の工夫のみで回答の質・精度を向上させられる点が特徴です。例示を含めるFew-shotプロンプティングや、段階的な思考過程を促すChain of Thought等、複数の代表的な技法が知られています。ChatGPT・Claude・Gemini等の実務活用において広く実践されています。
LLMの回答品質を改善したい開発者・利用者・企業に該当します。
モデル自体を再学習させるファインチューニングと異なり、入力プロンプトの工夫のみで対応できる、より低コストなアプローチである点が特徴です。