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LLMFunction[prompt]

大規模言語モデル(LLM)プロンプトのためのテンプレートを表す．

LLMFunction[{prompt1,prompt2,…}]

複数のプロンプトの組合せを表す．

LLMFunction[prompt,form]

応答に適用するイオンタープリタ form を含める．

LLMFunction[…][params]

パラメータ params に適用された prompt についてのLLMサービス応答を与える，

詳細とオプション
Details and Options Details and Options
例題  
例  
スコープ  
オプション  
Authentication  
LLMEvaluator  
特性と関係  
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LLMFunction

この機能には次が必要です：LLMアクセス »

LLMFunction[prompt]

大規模言語モデル(LLM)プロンプトのためのテンプレートを表す．

LLMFunction[{prompt1,prompt2,…}]

複数のプロンプトの組合せを表す．

LLMFunction[prompt,form]

応答に適用するイオンタープリタ form を含める．

LLMFunction[…][params]

パラメータ params に適用された prompt についてのLLMサービス応答を与える，

詳細とオプション

  • LLMFunctionは大規模言語モデル(LLM)を使ったテキストの生成に使うことができる．この関数は，コンテンツの作成，文の完成，情報の抽出等が行える．
  • LLMFunctionは，外部サービスの認証，請求，インターネット接続を必要とする．
  • prompti は，以下の値をサポートする．
  • "string"静的テキスト
    LLMPrompt["name"]リポジトリのプロンプト
    StringTemplate[…]テンプレートテキスト
    TemplateObject[…]プロンプト作成のテンプレート
    {prompt1,…}プロンプトのリスト
  • プロンプト"string"はStringTemplate["string"]に等しい．
  • TemplateObjectで作成したプロンプトには，テキストと画像が入れられる．すべてのLLMが画像入力をサポートする訳ではない．
  • form のサポートされる値はInterpreterと同じである．
  • form が指定されると，LLMはそれを尊重するように指示される．
  • 出力解釈を指定すると対応するスキーマ情報がLLMプロンプトに加えられる．
  • LLMFunctionは，以下のオプションをサポートする．
  • InsertionFunctionTextString式を挿入する前に適用する関数または形式
    CombinerFunctionStringJoinprompt 内の断片を繋ぎ合せるために適用する関数
    Authentication Automatic認証スキーム
    LLMEvaluator $LLMEvaluator使用するLLM設定
  • LLMEvaluatorは，LLMConfigurationオブジェクトまたは以下の任意のキーを持つ連想に設定することができる．
  • "MaxTokens"生成するトークンの最大数
    "Model"ベースモデル
    "PromptDelimiter"プロンプト間に挿入する文字列
    "Prompts"初期プロンプト
    "StopTokens"生成を中止するトークン
    "Temperature"サンプリング温度
    "ToolMethod"ツールの呼出しに使用するメソッド
    "Tools"使用可能にするLLMToolオブジェクトのリスト
    "TopProbabilities"サンプリングクラスのカットオフ
    "TotalProbabilityCutoff"サンプリング確率のカットオフ（核サンプリング）
  • "Model"の有効な形式には以下がある．
  • name名前付きのモデル
    {service,name}service からの名前付きのモデル
    <|"Service"service,"Name"name,"Task"task|>完全に指定されたモデル
  • 生成されたテキストは分布からサンプリングされる．サンプリングの詳細はLLMEvaluatorの以下の特性を使って指定できる．
  • "Temperature"tAutomatic正の温度 t を使ったサンプリング
    "TopProbabilities"kAutomatic最も可能性の高い k 個のクラスの中だけからサンプリングする
    "TopProbabilityCutoff"pAutomatic少なくとも p の累積確率で最も可能性の高い選択肢の中からサンプリングする (核サンプリング)
  • 複数のプロンプトはLLMEvaluatorの"PromptDelimiter"特性によって分離される．
  • 次は，Authenticationの可能な値である．
  • Automatic認証スキームを自動選択する
    Environment環境変数内のキーをチェックする
    SystemCredentialシステムのキーチェーンのキーをチェックする
    ServiceObject[…]サービスオブジェクトから認証を継承する
    "string"明示的なAPIキーを与える
  • AuthenticationAutomaticとき，関数はEnvironmentおよびSystemCredential内の変数ToUpperCase[service]<>"_API_KEY"をチェックする．それ以外の場合はServiceConnect[service]が使われる．
  • LLMFunctionは機械学習を使用する．含まれるメソッド，訓練集合，バイアスは，Wolfram言語のバージョンによって変化することがあり，結果として与えられる結果も異なることがある．

例題

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例  (3)

料理手順を得るための関数を作成する：

Wolfram Language code: LLMFunction["Describe how to cook `1`"]

ヘルパー関数を作成する：

Wolfram Language code: findbyproperty = LLMFunction["What is something that is `1` and `2`"]

この関数を使う：

Wolfram Language code: findbyproperty["Blue", "Round"]

都市をEntityとして返す関数を作成する：

Wolfram Language code: cityfinder = LLMFunction["Find a city between `1` and `2`. Answer with the city name only", "City"]

この関数を使う：

Wolfram Language code: cityfinder["St. Louis", "Chicago"]

スコープ  (5)

複数のプロンプトを組み合せて関数を評価する：

Wolfram Language code: LLMFunction[{LLMPrompt["Yoda"], "What is something that is `1` and `2`", "answer in one sentence"}]["Blue", "Round"]

名前付きのパラメータを使う：

Wolfram Language code: teamfinder = LLMFunction["What team did `Pitcher` and `Catcher` play for?"]

Associationを使ってこれを適用する：

Wolfram Language code: teamfinder[<|"Pitcher" -> "Whitey Ford", "Catcher" -> "Yogi Berra"|>]

パラメータのデフォルトを設定する：

Wolfram Language code: recipe = LLMFunction[StringTemplate["Create a short recipe including `Veggie` annd `Spice`", <|"Spice" -> "Chili Powder"|>]]
Wolfram Language code: recipe[<|"Veggie" -> "Corn"|>]

画像を含む，複数部構成のプロンプトを使う：

Wolfram Language code: LLMFunction[TemplateObject@{"what is this?", TemplateSlot[1]}][[image]]

Interpreterを両方の制約条件に使って結果を検証する：

Wolfram Language code: f = LLMFunction["Generate `` random instances", RepeatingElement["Color"]]
Wolfram Language code: f[10]

オプション  (6)

Authentication  (4)

APIの認証キーを与える：

Wolfram Language code: SystemCredential["OPENAI_API_KEY"] = "<my-key>"

システムキーチェーンの中にキーを探す：

Wolfram Language code: LLMFunction["the product of `1` and `2` is ", LLMEvaluator -> <|"Model" -> {"OpenAI", Automatic}|>, Authentication -> SystemCredential ]

APIキーを環境変数に保存する：

Wolfram Language code: SetEnvironment["OPENAI_API_KEY" -> "<my-key>"]

システム環境下にでキーを探す：

Wolfram Language code: LLMFunction["the product of `1` and `2` is ", LLMEvaluator -> <|"Model" -> {"OpenAI", Automatic}|>, Authentication -> Environment ]

サービスオブジェクトを介して認証する：

Wolfram Language code: so = ServiceConnect["OpenAI"]
Wolfram Language code: LLMFunction["the product of `1` and `2` is ", LLMEvaluator -> <|"Model" -> {"OpenAI", Automatic}|>, Authentication -> so]

APIの認証キーを与える：

Wolfram Language code: LLMFunction["the product of `1` and `2` is ", LLMEvaluator -> <|"Model" -> {"OpenAI", Automatic}|>, Authentication -> "<my-key>" ]

LLMEvaluator  (2)

生成器に使うサービスとモデルを指定する：

Wolfram Language code: LLMFunction["Generate `` random color", LLMEvaluator -> <|"Model" -> {"Anthropic", Automatic}|>]

サンプリングを温度0で行うように指定する：

Wolfram Language code: fZero = LLMFunction["Generate a random `` color", "Color", LLMEvaluator -> <|"Temperature" -> 0|>]
Wolfram Language code: fZero /@ {"warm", "warm", "cool", "cool"}

生成でより多くの変動を得るために，高い温度を指定する：

Wolfram Language code: fRandom = LLMFunction["Generate a random `` color", "Color", LLMEvaluator -> <|"Temperature" -> 1.5|>]
Wolfram Language code: fRandom /@ {"warm", "warm", "cool", "cool"}

特性と関係  (1)

パラメータがないLLMFunctionはLLMに直接プロンプトを送る：

Wolfram Language code: LLMFunction["Hello"][]

これは，温度がゼロのLLMSynthesizeに等しい：

Wolfram Language code: LLMSynthesize["Hello", LLMEvaluator -> <|"Temperature" -> 0|>]
Wolfram Research (2023), LLMFunction, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMFunction.html （2025年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2023), LLMFunction, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMFunction.html （2025年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2023. "LLMFunction." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2025. https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMFunction.html.

APA

Wolfram Language. (2023). LLMFunction. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/LLMFunction.html

BibTeX

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BibLaTeX

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