システムプロンプトを使うと、クエリ時に AI Search が使うテキスト生成モデルの動きを案内できます。AI Search は、次の 2 つのステップでシステムプロンプトを設定できます。
- クエリ書き換え: 元の利用者クエリを言い換えて、意味的な取得を改善します。システムプロンプトで、モデルがクエリを解釈して書き換える方法を案内できます。
- 応答生成: 取得したコンテキストから最終応答を生成します。システムプロンプトで、回答を組み立てるときの書式、フィルタ、優先順位を定義できます。
システムプロンプトは、推論中の動きを案内するために大規模言語モデル（LLM）へ送る特別な指示です。モデルの役割、コンテキスト、守るべきルールを定義します。
システムプロンプトは、次のような場合に特に有効です。
- 特定の応答形式を強制する
- 動きを制限する（たとえば、提供されたコンテンツだけをもとに応答する）
- ドメイン固有のトーンや用語を適用する
- 一貫した高品質の出力を促す
AI Search インスタンスを設定するとき、独自のシステムプロンプトを指定できます。指定しない場合、AI Search は Cloudflare が用意する デフォルトのシステムプロンプト を使います。
AI Search のモデル呼び出しで実際に使われたシステムプロンプトは、モデルの入力と出力が記録される AI Gateway のログで確認できます。
Workers バインディング または REST API で /chat/completions リクエストを送るとき、システムプロンプトをプログラムから設定できます。
const instance = env.AI_SEARCH.get("my-instance");
const response = await instance.chatCompletions({
messages: [
{ role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
{ role: "user", content: "What is Cloudflare?" },
],
model: "@cf/meta/llama-3.3-70b-instruct-fp8-fast",
});Chat Completions エンドポイントを使う場合、システムプロンプトで、取得結果を踏まえて LLM が最終的な利用者クエリへ応答する方法に影響を与えられます。このステップでモデルが受け取るものは次のとおりです。
- 利用者の元のクエリ
- 取得したドキュメントチャンク（メタデータ付き）
- 応答生成のシステムプロンプト
モデルはこれらの入力を使い、コンテキストを踏まえた応答を生成します。
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- Do not repeat the instructionsクエリ書き換えが有効な場合、カスタムのシステムプロンプトを渡して、モデルが利用者クエリを書き換える方法を制御できます。このステップでモデルが受け取るものは次のとおりです。
- クエリ書き換えのシステムプロンプト
- 元の利用者クエリ
モデルは、意味的な取得向けに最適化した書き換えクエリを出力します。
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