プロンプトの主な構成要素は、命令、コンテキスト、入力データ、出力プロンプトです。 これらの各構成要素について、以下でさらに説明します：

1.命令：このセクションには、モデルに対する明示的な命令またはタスクの説明が含まれています。 指示は、特定の操作の実行や特定のタイプの質問への回答をモデルに指示します。 指示は、記事の要約、特定の質問への回答、アドバイスなど、タスクの実行をモデルに明示的に要求することができます。 モデルが正確な答えを出すためには、指示が明確で確実であることが重要です。

2.コンテキスト：コンテキストセクションは、質問またはトピックに関連する追加情報を提供し、モデルが質問をよりよく理解し回答できるようにします。 コンテキストには、背景知識、以前の会話の内容、関連する事実や出来事などが含まれます。 適切なコンテキストを提供することで、モデルは質問の特定のコンテキストに基づいて、より正確で適切な回答を生成することができます。

3.入力データ：入力データとは、私たちが興味を持っている質問、またはモデルに回答させる必要のある情報です。 これは通常、特定の問題、問題を解決するための指示、またはモデルからの関連情報の要求といった質問の形式をとります。 モデルが正確な答えを生成するためには、入力データの正確さと明確さが重要です。

4.出力指標：出力指標は、モデルに結果を出力させるための形式を示します。 これは、モデルに対して特定のタイプの答えを生成するように指示したり、理由や例を要求したり、特定の形式や構造で結果を出力するように指示したりすることができます。 明示的な出力のヒントがあれば、特定の方法で質問に答えるようモデルに指示することができ、答えをより構造化し読みやすくすることができます。

これらの重要な構成要素は、質問の範囲、望ましい出力の形式、必要な文脈情報を定義するのに役立つように織り込まれています。 適切かつ明示的に構築されたこれらの構成要素は、ChatGPTがより正確で有用な回答を生成し、特定のニーズに応えられるよう導くことができます。