AI実務担当者が、数値推論のためにAmazon Bedrock上のAmazon Titanモデルで使用されるプロンプトの最後に、「モデルに、その推論を段階的に説明することで、その作業を示すように依頼してください。」という指示を追加しました。これは、どのプロンプトエンジニアリング手法が適用されていますか？

このシナリオでは、モデルに推論を段階的に説明するよう指示しており、これはChain-of-thought (CoT) promptingの典型的な特徴です。CoT promptingは、モデルに最終的な答えを出す前に中間的な思考ステップを生成させることで、複雑な推論タスクのパフォーマンスを向上させます。これにより、モデルはより正確で、説明可能な結果を生成できるようになります。 Prompt injectionは、悪意のある指示を挿入してモデルの動作を乗っ取る手法です。Few-shot promptingは、いくつかの例を提供してモデルにタスクを学習させる手法です。Prompt templatingは、再利用可能なプロンプト構造を定義する手法です。これらは、推論の段階的な説明を求める今回のケースには該当しません。