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Autopilot ガイド
Autopilot for Everyone のコンテキスト グラウンディングでは、既存のコンテキスト グラウンディングのインデックスを検索して、ユーザーのクエリに回答できます。
たとえば、Autopilot を使用して、勤務時間および経費ポリシー、従業員ハンドブックなどの組織の人事ドキュメントに対してクエリを実行するとします。管理者は、コンテキスト グラウンディングを使用してインデックスを作成し、Autopilot で有効化します。これにより、Autopilot はインデックスを検索して人事関連のクエリに回答できるようになります。
コンテキスト グラウンディングを使用するには、次の条件を満たしていることを確認します。
- 関連する PDF、CSV、JSON、DOCX、XLSX、TXT のドキュメントを共有の Orchestrator ストレージ バケットにアップロードする
- Orchestrator のストレージ バケットからインデックスが作成済みである
インデックスの作成は、Orchestrator のテナント レベルの [インデックス] ページで行います。詳しくは、「インデックス」をご覧ください。
Autopilot のインデックスの有効化と管理は、Automation Cloud™ > [管理] > [AI Trust Layer] > [Autopilot for Everyone] の [コンテキスト グラウンディング] の設定セクションで行います。
インデックスが作成されたら、[コンテキスト グラウンディング] パネルを使用して Autopilot でインデックスを有効化します。
コンテキスト グラウンディングのインデックスへのアクセスは、フォルダー レベルで管理されます。ユーザーは、次の場合にインデックスにアクセスできます。
- インデックスがフォルダー内に存在する
- インデックスが存在するフォルダーと同じフォルダーにユーザーが割り当てられている
- Autopilot でインデックスが有効化されている
コンテキスト グラウンディングのインデックスを追加するには、『Orchestrator ユーザー ガイド』の「インデックスを作成する」に記載された手順に従います。
Autopilot for Everyone のインデックスを編集するには、次の手順を実行します。
- Automation Cloud の [管理] > [AI Trust Layer] > [Autopilot for Everyone] タブに移動し、Autopilot for Everyone がインストールされているテナントを選択します。
- [コンテキスト グラウンディング] の設定セクションを展開します。
- 目的のインデックスで [編集] を選択します。[インデックスを更新] が開きます。
- 必要に応じて、目的のプロパティを変更します。
- [保存] を選択してインデックスを更新します。パネルが閉じ、コンテキスト グラウンディングの表に戻ります。
変更は自動的に保存されます。
Autopilot for Everyone からインデックスを削除するには、次の手順を実行します。
- Automation Cloud の [管理] > [AI Trust Layer] > [Autopilot for Everyone] タブに移動し、Autopilot for Everyone がインストールされているテナントを選択します。
- [コンテキスト グラウンディング] の設定セクションを展開します。
- 目的のインデックスで [削除] を選択します。確認のメッセージが表示されます。
- [削除] を選択してプロンプトを削除するか、[キャンセル] を選択して操作を取り消します。
変更は自動的に保存されます。
このページでは、コンテキスト グラウンディングのインデックスに対してこの機能を有効化する方法について説明するとともに、データの準備とクエリの記述に関するベスト プラクティスを紹介します。
表形式クエリ機能について
表形式クエリ機能を使用すると、Autopilot for Everyone は CSV ファイルなどの構造化データを使用して自然言語の質問を理解して回答できます。この機能により、チャットでデータに対してクエリを実行したり、比較を実行したり、インデックス付きの表から直接洞察を獲得したりすることができます。表形式クエリを有効化する
この機能を有効化するには、 Autopilot for Everyone でコンテキスト グラウンディングのインデックスを設定するときに、[表形式クエリを有効化] ボックスをオンにします。
有効化すると、Autopilot はインデックスが付いたファイル内の構造化データを使用して、自然言語の質問に回答できるようになります。
データの準備のベスト プラクティス
ソース データがどの程度クリーンで形式が整っているかによって結果が異なります。クエリの正確さを向上させるには、以下のヒントを参考にしてデータを準備および最適化します。
データ型が正しいことを確認する
Real または Integer) として認識する必要があります。
Autopilor が列に割り当てたデータ型を確認するには、次のプロンプトを使用します。
- 「<index_name> 内のデータ行を 5 つリストにし、すべてのフィールドとそのデータ型のリストを表示してください。」
数値列とパーセンテージ列がクリーンであることを確認する
20% などの値をテキストとして扱うため、数値のクエリが正しく動作しません。
MM/DD/YYYY) が使用されていることを確認します。データ型を確認するためのクエリを使用して、日付列がプレーン テキストとしてではなく日時として解析されていることを確認します。
表形式クエリのベスト プラクティス
プロンプトが明確であれば結果が向上します。表形式データをクエリする際には、以下のヒントに留意してください。
複雑なスキーマを避ける
列を多数含むファイルに注意してください。データ スキーマが複雑になるほど、自然言語のクエリが誤って解釈される可能性が高くなります。null 値に注意する
クエリ対象の列に null 値または空の値が含まれる行は、計算時に無視されます。たとえば、4 つの列の合計を計算する場合、列の 1 つに null が含まれる行は除外されます。これを回避するには、データを正規化し、null を適切な値に置き換えます。文字列の一致の種類を指定する
既定では、クエリ エンジンは完全一致を使用して文字列を比較します。部分一致を検索するには、次のように部分一致をクエリに明示的に含める必要があります。- 完全一致の場合: 「BCA Claims and Consulting Ltd」
- 部分一致の場合: 「BCA Claims and Consulting Ltd. またはその子会社」。このクエリは、部分文字列「BCA Claims and Consulting Ltd.」を含むすべての結果を返します。
デバッグ ビューを使用する
高度なトラブルシューティングを行うには、Ctrl+Alt+Shift+D を使用してデバッグ ビューを開きます。このパネルには、クエリ エンジンが自然言語プロンプトをどのように解釈したかが表示されるため、予期しない結果を診断するのに役立ちます。
