LLMアプリケーションの品質向上には、プロンプトの文面以上に、モデルに渡す情報の選別と設計が重要です。会話履歴や解析結果など蓄積された情報をすべて渡すのではなく、推論に必要な情報を適切に抽出・整理することで、トークンコストやレイテンシを抑え、出力の安定性を高めることができます。